Как использовать сервер Anthropic MCP с Milvus
ИИ-агенты становятся умнее с каждым днем, но есть одно серьезное узкое место: доступ к нужным данным в нужное время.
Честно говоря, мне уже надоело добавлять очередной Function Tool в свой стек LLM. Это хаос. Но без них и без контекстно-ориентированной информации даже лучшие модели могут испытывать трудности.
Вот где MCP меняет правила игры. Вместо того чтобы постоянно на скорую руку собирать новые интеграции, он дает вашему LLM универсальный способ получать данные — без лишней работы. А когда вы объединяете его с Milvus, становится еще лучше. Итак, что же такое MCP?
Model Context Protocol (MCP)
MCP — это открытый протокол, цель которого — стандартизировать способы подключения AI Models к различным источникам данных и инструментам.
Проще говоря, MCP значительно упрощает создание умных ИИ-агентов, которые действительно могут эффективно использовать внешние знания. Он предоставляет:
- Список готовых интеграций, к которым LLMs могут подключаться напрямую
- Гибкость для переключения между поставщиками и вендорами LLM
Общая идея заключается в том, чтобы MCP следовал клиент-серверной архитектуре, где хост-приложение может подключаться к нескольким серверам:
- MCP Hosts: Программы вроде Claude Desktop, IDE или AI tools, которые хотят получать доступ к данным через MCP
- MCP Clients: Клиенты протокола, которые поддерживают соединения 1:1 с серверами
- MCP Servers: Легковесные программы, каждая из которых предоставляет определенные возможности через стандартизированный Model Context Protocol, например то, что у нас здесь с Milvus
- Local Data Sources: Файлы, базы данных и сервисы вашего компьютера, к которым MCP servers могут безопасно получать доступ
- Remote Services: Внешние системы, доступные через интернет (например, через APIs), к которым MCP servers могут подключаться
Почему Milvus и MCP вместе?
Milvus не просто хорошо справляется с управлением огромными объемами данных — он создан для этого. Его сверхбыстрый поиск по сходству и масштабируемое векторное хранилище делают его идеальным решением для ИИ-агентов. Тем временем MCP выступает идеальным посредником, обеспечивая бесшовный, стандартизированный доступ к этим знаниям без лишней инженерной головной боли
Вместе Milvus и MCP открывают мощные новые возможности:
- Бесшовная интеграция: Используйте клиент-серверную архитектуру MCP, чтобы подключить Milvus к вашим AI workflows и мгновенно предоставить агентам прямой доступ к вашим данным.
- Быстрые инновации: Быстро тестируйте, итеративно улучшайте и развертывайте сложные сценарии использования на базе ИИ без необходимости создавать сложные пользовательские интеграции или APIs.
- Гибкость моделей и вендоров: MCP освобождает вас от ограничений, связанных с конкретными AI models или вендорами. Подключите Milvus один раз, а затем уверенно используйте нескольких поставщиков или моделей LLM, зная, что ваш слой доступа к данным остается согласованным и стабильным.
- Улучшенное рассуждение ИИ: Предоставляйте своим агентам более богатые контекстные инсайты, чем традиционные хранилища данных могут легко обеспечить. Milvus позволяет хранить и эффективно извлекать embeddings, обеспечивая работу агентов, которые более точны, проницательны и учитывают контекст.
Итак, как это выглядит на практике? И почему вам это должно быть интересно?
Почему это так круто?
Представьте мир, где:
MCP Hosts (например, Claude Desktop, Cursor и т. д.) инициируют контекстуализированные запросы к MCP Servers, чтобы обогащать взаимодействия агентов.
MCP Milvus Servers позволяют вам иметь полную видимость и контроль над вашей Milvus DB. Вы можете не только выполнять Vector Search, но и:
- Управление коллекциями: Легко просматривайте, создавайте и управляйте коллекциями с помощью стандартизированных запросов MCP — не нужно проверять SDK или API.
- Исследование схем: Просматривайте схемы коллекций, типы полей и конфигурации индексирования напрямую через интерфейс вашего ИИ-агента.
- Мониторинг в реальном времени: Запрашивайте статистику коллекций, количество сущностей и метрики состояния базы данных, чтобы обеспечить оптимальную производительность.
- Динамические операции: Создавайте новые коллекции, вставляйте данные и изменяйте схемы на лету по мере развития рабочих процессов ваших агентов.
- Полнотекстовый поиск: Начиная с Milvus 2.5, мы также поддерживаем полнотекстовый поиск, что значительно упрощает фактическое выполнение запросов с данными, которые вы ищете, без необходимости думать о моделях эмбеддингов.
Локальные и удаленные источники данных, подключенные в единой экосистеме, дают ИИ-агентам богатые контекстные знания именно тогда, когда это необходимо — они могут получать доступ как к вашему локальному экземпляру Milvus, так и к размещенному:
- Обновите URI, добавьте токен подключения, и MCP-сервер сделает все остальное — бесшовно подключившись к вашему размещенному экземпляру Milvus. ✨
Другими словами, когда MCP и Milvus работают вместе, разработчики получают удобный опыт, а ИИ-агенты — контекст, необходимый им, чтобы быть умнее.
Реальное влияние и варианты использования
Благодаря интеграции Milvus-MCP стало проще, чем когда-либо, расширять возможности ваших ИИ-агентов в широком спектре новых сценариев использования:
- Упрощенная архитектура: Устраните необходимость в пользовательских интеграциях между вашими агентами и Milvus — MCP берет на себя всю сложность.
- Гибкие варианты развертывания: Развертывайте агентов, которые могут бесшовно подключаться к локальным экземплярам Milvus во время разработки и удаленным облачным экземплярам Zilliz в продакшене.
Эта интеграция устраняет значительную часть инфраструктурной сложности, традиционно связанной с масштабным развертыванием ИИ-агентов.
Мощные возможности у вас под рукой
С MCP-сервером Milvus вы теперь можете:
- Выполнять полнотекстовый поиск по вашей векторной базе данных
- Выполнять сложные поиски по векторному сходству
- Динамически управлять коллекциями
- Подсчитывать и фильтровать сущности
- Создавать и изменять индексы
Следующие шаги
Готовы создавать? Перейдите в репозиторий GitHub, чтобы ознакомиться с полной документацией, присоединяйтесь к нашему Discord, чтобы пообщаться с сообществом, и начинайте создавать уже сегодня!
Читать далее
Zilliz Skills Breakdown: How AI Agents Master Vector Databases
Zilliz's Milvus Skill (pymilvus, 7 files) and Zilliz Cloud Skill (zilliz-cli, 14 modules) bring vector-DB dev and ops into one Claude Code session.
Announcing the General Availability of Zilliz Cloud BYOC on Google Cloud Platform
Zilliz Cloud BYOC on GCP offers enterprise vector search with full data sovereignty and seamless integration.
What is the K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm in Machine Learning?
KNN is a supervised machine learning technique and algorithm for classification and regression. This post is the ultimate guide to KNN.