Представляем Zilliz MCP Server: доступ к вашей векторной базе данных на естественном языке
AI-агенты быстро становятся ключевой частью того, как разработчики создают приложения и взаимодействуют с ними. По мере того как этот сдвиг набирает силу, Model Context Protocol (MCP), изначально предложенный Anthropic, становится ведущим открытым стандартом для соединения агентов с инструментами и данными, которые им нужны. MCP позволяет агентам получать доступ к актуальному релевантному контексту в разных системах, обеспечивая более полезное и оперативное поведение.
Сегодня мы запускаем публичную предварительную версию Zilliz MCP Server, моста между AI-ассистентами и вашими векторными базами данных Zilliz Cloud и Milvus. Созданный для поддержки открытого Model Context Protocol (MCP), Zilliz MCP Server позволяет разработчикам выполнять операции с базами данных с использованием естественного языка, прямо внутри AI-ориентированных сред, таких как Claude, Cursor и Windsurf.
Теперь вы можете просто сказать:
"Создай коллекцию для хранения эмбеддингов изображений с 512 измерениями."
Или
"Покажи мне метрики производительности моего кластера."
А MCP-сервер сделает всё остальное — переведет ваш запрос, управит подключениями и аутентификацией и вернет результаты в формате, который понимает ваш AI-ассистент.
Zilliz MCP Server: подключение к более широкой экосистеме агентного AI
Zilliz MCP Server соединяет AI-ассистентов и Zilliz Cloud, позволяя вам управлять инфраструктурой и выполнять операции с данными с помощью естественного языка. С этим сервером вы теперь можете решать сложные задачи с базами данных в диалоговом режиме — без переключения между интерфейсами, инструментами или написания ручных запросов.
Как работает Zilliz MCP Server
Когда вы делаете запрос на естественном языке, MCP-сервер использует LLM, чтобы преобразовать его в соответствующие операции с базой данных, обрабатывает аутентификацию и управление подключениями и возвращает результаты в формате, который ваш AI-ассистент может понять и представить.
Zilliz MCP Server обеспечивает:
Операции с данными на естественном языке, позволяя вам использовать обычный язык — английский, китайский, испанский, любой другой — для взаимодействия с вашими данными: "найди документы, похожие на это описание продукта" или "создай коллекцию для хранения эмбеддингов изображений с 512 измерениями."
Легкое управление базами данных — попросите свой AI "создать бесплатный кластер векторной базы данных" или "показать мне метрики производительности моего кластера" и наблюдайте, как сложные инфраструктурные задачи выполняются автоматически.
Контекстно-осведомленную генерацию кода, где вы можете описать свой сценарий использования и позволить AI-ассистенту проанализировать ваши существующие коллекции и сгенерировать полноценные приложения, адаптированные к вашей конкретной схеме и требованиям.
Разработка с Zilliz MCP Server с помощью естественного языка
Zilliz MCP Server предлагает комплексные возможности, охватывающие как операции control plane (управление кластерами, мониторинг и оптимизация ресурсов), так и операции data plane (создание коллекций, векторный поиск, вставка данных и гибридные запросы). Такая широкая функциональность обеспечивает разнообразные сценарии использования для разных ролей разработчиков и типов проектов.
Вот три ключевых сценария использования, которые демонстрируют преобразующий потенциал:
Управляйте своей базой данных с помощью естественного языка
Управление векторными базами данных обычно означает переключение контекста между несколькими инструментами и интерфейсами. Вы создаете кластеры в одном месте, проверяете их статус в другом и выполняете поиск через еще один интерфейс. Для разработчиков, использующих AI-инструменты для написания кода, такие как Cursor, Claude или Windsurf, такое постоянное переключение нарушает рабочий процесс разработки и снижает продуктивность.
Zilliz MCP Server устраняет это трение, перенося все операции с базой данных в ваш диалоговый рабочий процесс.
create_free_milvus
Просто скажите «создай бесплатный кластер векторной базы данных» и получите полностью функциональный кластер Milvus с автоматической аутентификацией и конфигурацией. Не нужно покидать интерфейс вашего AI-чата или вручную настраивать инфраструктуру.
check_out_the_cluster
Нужно проверить, как работает ваша база данных? Просто спросите: «покажи мне метрики производительности моего кластера» — и получите визуализации в реальном времени без доступа к отдельным панелям мониторинга.
Исследуйте свои данные как дата-инженер
Векторные базы данных в основном были доступны инженерам машинного обучения и специалистам по данным, которые понимают эмбеддинги, метрики сходства и сложные языки запросов. Zilliz MCP Server демократизирует эту технологию, делая исследование данных таким же простым, как задавание вопросов.
Продакт-менеджеры могут анализировать паттерны поведения пользователей, дизайнеры — исследовать сходство контента, а frontend-разработчики — тестировать функциональность поиска — и всё это без специализированных навыков работы с базами данных. Вам не нужно становиться экспертом по векторным базам данных, чтобы использовать возможности векторных баз данных.
search
Просто опишите, что вы ищете: «найди документы, похожие на это описание продукта» — и получите релевантные результаты через разговорный интерфейс.
Создавайте с учетом контекста при генерации кода
Универсальные шаблоны кода часто не соответствуют вашим конкретным структурам данных. Zilliz MCP Server расширяет возможности вашего AI-ассистента, предоставляя прямой доступ к фактической схеме вашей базы данных и паттернам данных.
Когда ваш AI-ассистент может читать существующую структуру вашей базы данных и схемы коллекций, он генерирует приложения, идеально соответствующие вашему конкретному сценарию использования. В результате вы получаете более точный, готовый к продакшену код при значительно меньших затратах времени на разработку.
Как сделать векторные базы данных доступными в мире агентного ИИ
По мере того как всё больше агентных AI-приложений переходят от прототипирования к продакшену, им требуется надежная инфраструктура с возможностями семантического поиска. Но векторные базы данных традиционно были сложными и требовали специализированных знаний, что создавало барьеры для большинства разработчиков.
Zilliz Cloud, наша полностью управляемая векторная база данных, построенная на Milvus, обладает высокой производительностью и при этом уже полностью избавляет от лишних забот, устраняя сложности развертывания и операционные накладные расходы. Zilliz MCP Server делает эту простоту еще на шаг доступнее, позволяя выполнять векторные операции через разговор на естественном языке.
Будущее разработки — совместная работа: AI-ассистенты берут на себя рутинную сложность, а разработчики сосредотачиваются на творческом решении задач. Интегрируясь напрямую с агентными AI-процессами через MCP, мы встречаем разработчиков там, где они уже работают, устраняя традиционные барьеры между разговором и операциями с базой данных.
По мере расширения экосистемы MCP мы продолжим совершенствовать нашу реализацию на основе отзывов разработчиков. Каждый разработчик должен иметь возможность создавать функции на базе ИИ, не становясь специалистом по векторным базам данных, и сосредотачиваться на инновациях, а не на управлении инфраструктурой.
Попробуйте Zilliz MCP Server сегодня
Начать работу с Zilliz MCP Server просто: зарегистрируйтесь для получения бесплатной учетной записи Zilliz Cloud (или войдите здесь, если она у вас уже есть), установите MCP-сервер и настройте своего AI-ассистента. После настройки вы сразу сможете создавать коллекции, вставлять векторные данные и создавать возможности семантического поиска с помощью диалогов на естественном языке.
Ознакомьтесь с Zilliz MCP Server на GitHub и узнайте, как он может преобразить ваш рабочий процесс с векторными базами данных, а также получите пошаговые инструкции по его использованию.
Будущее агентного ИИ и разработки векторных баз данных — за диалоговым взаимодействием, и оно доступно уже сегодня.
Читать далее
1 Table = 1000 Words? Foundation Models for Tabular Data
TableGPT2 automates tabular data insights, overcoming schema variability, while Milvus accelerates vector search for efficient, scalable decision-making.
Similarity Metrics for Vector Search
Exploring five similarity metrics for vector search: L2 or Euclidean distance, cosine distance, inner product, and hamming distance.
Optimizing Embedding Model Selection with TDA Clustering: A Strategic Guide for Vector Databases
Discover how Topological Data Analysis (TDA) reveals hidden embedding model weaknesses and helps optimize vector database performance.