Zilliz Cloud только что появился в Claude Code
Терминал — новая консоль для создания AI-приложений
Последнее десятилетие продукты инфраструктуры для разработчиков конкурировали на поле UI: более чистые дашборды. Более гладкие мастера онбординга. Более качественные визуализации данных. Это имело смысл, когда основным интерфейсом были люди.
Но теперь AI-агенты для написания кода — Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot — стали средой, в которой разработчики проводят большую часть своих продуктивных часов. Не кликая по вкладкам браузера. Не переключаясь на веб-консоли. А работая внутри терминальной сессии, в потоке, с AI, который понимает их намерения.
Следствие для инфраструктуры глубоко: будущее будет решаться не тем, у кого лучше веб-дашборд. Оно будет решаться тем, кто наиболее естественно интегрируется в AI-workflow разработчика.
Именно поэтому мы создали Zilliz Cloud Plugin для Claude Code.
Представляем Zilliz Cloud Plugin для Claude Code
Официальный Zilliz Cloud Plugin теперь доступен в Claude Code Plugin Marketplace. Он переносит всю мощь Zilliz Cloud — управление кластерами, операции с коллекциями, векторный поиск, RBAC, резервные копии и наблюдаемость — прямо в ваш терминал Claude Code в виде диалогов на естественном языке.
Установите его один раз. Затем просто описывайте, что вам нужно, простым английским, прямо там, где вы уже работаете:
- "Создай новую коллекцию с именем product_embeddings с 1536 измерениями и индексом HNSW, оптимизированным для косинусного сходства."
- "Выполни тестовый запрос с этим вектором и покажи мне 5 лучших результатов с метаданными."
- "Какое сейчас использование памяти на моем prod-кластере?"
Claude Code переводит ваше намерение в точные CLI-команды, выполняет их и возвращает структурированные результаты — без необходимости покидать терминал. Ваша база данных и ваш код теперь развиваются в одном темпе, внутри одного и того же рабочего пространства.
Что можно делать с Zilliz Cloud Plugin
| Возможность | Что можно делать |
|---|---|
| Управление кластерами | Создавать, масштабировать, приостанавливать, возобновлять и мониторить кластеры в AWS, GCP и Azure |
| Операции с коллекциями | Создавать коллекции, определять схемы и управлять индексами с помощью определений полей на естественном языке |
| Векторный поиск | Выполнять запросы на сходство, гибридный dense-sparse поиск и multi-vector запросы напрямую |
| Операции с данными | Вставлять, выполнять upsert, удалять и массово загружать данные без переключения на отдельный клиент |
| RBAC и безопасность | Управлять ролями, пользователями и политиками контроля доступа из той же сессии |
| Резервные копии и восстановление | Запускать резервное копирование, просматривать снимки и восстанавливать коллекции по запросу |
| Наблюдаемость | Запрашивать нагрузку на память, статистику пропускной способности и состояние индексов в реальном времени |
| и многое другое! |
Начало работы с Zilliz Cloud из вашего Claude Code
Требования:
• Python 3.10+
• Аккаунт Zilliz Cloud (если у вас его нет, зарегистрируйтесь здесь бесплатно)
Установите из маркетплейса Claude Code:
/plugin install zilliz@zilliztech/zilliz-plugin
Или добавьте через marketplace:
/plugin marketplace add zilliztech/zilliz-plugin
Затем запустите интерактивный quickstart:
/zilliz:quickstart
Quickstart проведет вас через установку zilliz-cli, аутентификацию с вашим аккаунтом Zilliz Cloud и подключение к вашему первому кластеру. Вы сможете выполнять векторный поиск из терминала за считанные минуты.
Почему Zilliz Cloud для ваших AI-приложений?
Zilliz Cloud — это полностью управляемый облачный сервис, построенный на Milvus — самой широко развернутой в мире векторной базе данных с открытым исходным кодом, у которой более 43 000 звёзд на GitHub и промышленные внедрения более чем в 10 000 компаний. Помимо основы с открытым исходным кодом, Zilliz Cloud добавляет то, что действительно требуется серьёзным промышленным развертываниям:
• Производительность на уровне миллиардов. Поиск менее чем за 10 мс для семантического поиска, RAG-конвейеров, агентных рабочих процессов и рекомендательных систем реального времени — спроектировано для масштабирования, а не добавлено задним числом.
• Нулевая операционная нагрузка. Репликация, аварийное переключение, масштабирование и обновления выполняются автоматически. Ваша команда выпускает функции, а не заявки для ops.
• Специально создано для AI-нагрузок. Мультивекторные запросы, гибридный плотный-разреженный поиск, индексирование с ускорением на GPU и фильтрация метаданных с высокой кардинальностью — создано командой, разработавшей Milvus.
• Развертывайте где угодно. Serverless-кластеры для экспериментов. Выделенные кластеры для предсказуемой производительности. Доступно на AWS, GCP и Azure.
• Надёжность и безопасность корпоративного уровня – SLA 99,95%, сертификации SOC 2 Type II и ISO 27001, соответствие GDPR, готовность к HIPAA, RBAC, BYOC, аварийное переключение между регионами, а теперь и журналы аудита. См. наш центр доверия для получения дополнительной информации.
• Эластичное масштабирование и экономическая эффективность. Развертывание в один клик, serverless-автомасштабирование и оплата по факту использования.
• Бесшовная миграция. Встроенные инструменты для перехода с Pinecone, Qdrant, Elasticsearch, PostgreSQL, OpenSearch, AWS S3 vectors, Weaviate или локального Milvus.
Присоединяйтесь к обсуждению
Мы движемся к будущему, где весь стек вашего AI-приложения — от моделей эмбеддингов до векторного хранилища и логики извлечения — существует в одном согласованном, доступном для агентов рабочем процессе. Zilliz Cloud Plugin for Claude Code — значимый шаг в этом направлении.
Попробуйте его. Сломайте его. Расскажите нам, что вам нужно дальше.
Найдите нас в Discord, на GitHub или отметьте нас в X или LinkedIn с #ZillizCloud.
Читать далее
Zilliz Cloud BYOC Now Available Across AWS, GCP, and Azure
Zilliz Cloud BYOC is now generally available on all three major clouds. Deploy fully managed vector search in your own AWS, GCP, or Azure account — your data never leaves your VPC.
Why and How to Migrate from Self-Hosted Milvus to Zilliz Cloud
A simple, step-by-step guide to migrating from Milvus to Zilliz Cloud. Learn both endpoint and backup methods for a smooth, scalable vector database migration.
Milvus/Zilliz + Surveillance: How Vector Databases Transform Multi-Camera Tracking
See how Milvus vector database enhances multi-camera tracking with similarity-based matching for better surveillance in retail, warehouses and transport hubs.