Milvus용 MCP 서버

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 LLM 애플리케이션과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 원활한 통합을 지원하는 개방형 프로토콜입니다. AI 기반 IDE를 구축하거나, 채팅 인터페이스를 개선하거나, 맞춤형 AI 워크플로를 만드는 경우, MCP는 LLM을 필요한 컨텍스트에 연결하는 표준화된 방법을 제공합니다.

이 저장소에는 Milvus 벡터 데이터베이스 기능에 대한 액세스를 제공하는 MCP 서버가 포함되어 있습니다.

Milvus와 함께하는 MCP

필수 조건

이 MCP 서버를 사용하기 전에 다음 사항이 있는지 확인하세요.

Python 3.10 이상
실행 중인 Milvus 인스턴스(로컬 또는 원격)
uv 설치됨(서버 실행에 권장됨)

용법

이 MCP 서버를 사용하는 권장 방법은 설치 없이 uv 사용하여 직접 실행하는 것입니다. 아래 예시에서는 Claude Desktop과 Cursor가 이 방식으로 구성되어 있습니다.

저장소를 복제하려면 다음을 수행합니다.

지엑스피1

그러면 서버를 직접 실행할 수 있습니다.

uv run src/mcp_server_milvus/server.py --milvus-uri http://localhost:19530

또는 src/mcp_server_milvus/ 디렉토리에 있는 .env 파일을 변경하여 환경 변수를 설정하고 다음 명령으로 서버를 실행할 수 있습니다.

uv run src/mcp_server_milvus/server.py

중요: .env 파일은 명령줄 인수보다 우선순위가 높습니다.

실행 모드

서버는 stdio (기본값)와 SSE (Server-Sent Events)의 두 가지 실행 모드를 지원합니다.

표준 모드(기본값)

설명 : 표준 입출력(STIO)을 통해 클라이언트와 통신합니다. 모드를 지정하지 않으면 이 모드가 기본 모드입니다.
용법:
uv run src/mcp_server_milvus/server.py --milvus-uri http://localhost:19530

SSE 모드

설명 : HTTP 서버 전송 이벤트를 사용하여 통신합니다. 이 모드를 사용하면 여러 클라이언트가 HTTP를 통해 연결할 수 있으며 웹 기반 애플리케이션에 적합합니다.
용법:
uv run src/mcp_server_milvus/server.py --sse --milvus-uri http://localhost:19530 --port 8000
- --sse : SSE 모드를 활성화합니다.
- --port : SSE 서버의 포트를 지정합니다(기본값: 8000).
SSE 모드에서 디버깅:SSE 모드에서 디버깅하려면 SSE 서비스를 시작한 후 다음 명령을 입력하세요.
mcp dev src/mcp_server_milvus/server.py
출력은 다음과 유사합니다.
% mcp dev src/mcp_server_milvus/merged_server.py Starting MCP inspector... ⚙️ Proxy server listening on port 6277 🔍 MCP Inspector is up and running at http://127.0.0.1:6274 🚀
그런 다음 http://127.0.0.1:6274 에서 MCP 검사기에 접속하여 테스트를 진행할 수 있습니다.

지원되는 애플리케이션

이 MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜을 지원하는 다양한 LLM 애플리케이션과 함께 사용할 수 있습니다.

Claude Desktop : Claude를 위한 Anthropic의 데스크톱 애플리케이션
커서 : MCP를 지원하는 AI 기반 코드 편집기
사용자 정의 MCP 클라이언트 : MCP 클라이언트 사양을 구현하는 모든 애플리케이션

Claude Desktop과 함께 사용

다양한 모드에 대한 구성

SSE 모드 구성

SSE 모드에 맞게 Claude Desktop을 구성하려면 다음 단계를 따르세요.

https://claude.ai/download 에서 Claude Desktop을 설치하세요.
Claude Desktop 구성 파일을 엽니다.
- macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
SSE 모드에 다음 구성을 추가합니다.

{
  "mcpServers": {
    "milvus-sse": {
      "url": "http://your_sse_host:port/sse",
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

변경 사항을 적용하려면 Claude Desktop을 다시 시작하세요.

Stdio 모드 구성

stdio 모드의 경우 다음 단계를 따르세요.

https://claude.ai/download 에서 Claude Desktop을 설치하세요.
Claude Desktop 구성 파일을 엽니다.
- macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
stdio 모드에 다음 구성을 추가합니다.

{
  "mcpServers": {
    "milvus": {
      "command": "/PATH/TO/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/mcp-server-milvus/src/mcp_server_milvus",
        "run",
        "server.py",
        "--milvus-uri",
        "http://localhost:19530"
      ]
    }
  }
}

변경 사항을 적용하려면 Claude Desktop을 다시 시작하세요.

커서를 사용한 사용

Cursor는 MCP 도구도 지원합니다 . 다음 단계에 따라 Milvus MCP 서버를 Cursor와 통합할 수 있습니다.

통합 단계

Cursor Settings > MCP 열기
Add new global MCP server 클릭하세요.
클릭하면 자동으로 mcp.json 파일로 리디렉션되며, 해당 파일이 없으면 생성됩니다.

`mcp.json` 파일 구성

Stdio 모드의 경우:

mcp.json 파일을 다음 내용으로 덮어씁니다.

{
  "mcpServers": {
    "milvus": {
      "command": "/PATH/TO/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/mcp-server-milvus/src/mcp_server_milvus",
        "run",
        "server.py",
        "--milvus-uri",
        "http://127.0.0.1:19530"
      ]
    }
  }
}

SSE 모드의 경우:

다음 명령을 실행하여 서비스를 시작합니다.
uv run src/mcp_server_milvus/server.py --sse --milvus-uri http://your_sse_host --port port
참고 : http://your_sse_host 실제 SSE 호스트 주소로 바꾸고, port 사용 중인 특정 포트 번호로 바꾸세요.
서비스가 실행되면 mcp.json 파일을 다음 내용으로 덮어씁니다.
{ "mcpServers": { "milvus-sse": { "url": "http://your_sse_host:port/sse", "disabled": false, "autoApprove": [] } } }

통합 완료

위의 단계를 완료한 후 Cursor를 다시 시작하거나 창을 다시 로드하여 구성이 적용되는지 확인하세요.

통합 확인

Cursor가 Milvus MCP 서버와 성공적으로 통합되었는지 확인하려면:

Cursor Settings > MCP 열기
"milvus" 또는 "milvus-sse"가 목록에 나타나는지 확인하세요(선택한 모드에 따라 다름)
관련 도구가 나열되어 있는지 확인하세요(예: milvus_list_collections, milvus_vector_search 등)
서버가 활성화되어 있지만 오류가 표시되는 경우 아래의 문제 해결 섹션을 확인하세요.

사용 가능한 도구

서버는 다음과 같은 도구를 제공합니다.

검색 및 쿼리 작업

milvus_text_search : 전체 텍스트 검색을 사용하여 문서 검색
- 매개변수:
  - collection_name : 검색할 컬렉션의 이름
  - query_text : 검색할 텍스트
  - limit : 반환할 결과의 최대 개수(기본값: 5)
  - output_fields : 결과에 포함할 필드
  - drop_ratio : 무시할 저주파 항목의 비율(0.0-1.0)
milvus_vector_search : 컬렉션에 대한 벡터 유사성 검색을 수행합니다.
- 매개변수:
  - collection_name : 검색할 컬렉션의 이름
  - vector : 쿼리 벡터
  - vector_field : 벡터 검색을 위한 필드 이름(기본값: "vector")
  - limit : 반환할 결과의 최대 개수(기본값: 5)
  - output_fields : 결과에 포함할 필드
  - filter_expr : 필터 표현식
  - metric_type : 거리 측정법(코사인, L2, IP) (기본값: "코사인")
milvus_hybrid_search : 컬렉션에서 하이브리드 검색을 수행합니다.
- 매개변수:
  - collection_name : 검색할 컬렉션의 이름
  - query_text : 검색을 위한 텍스트 쿼리
  - text_field : 텍스트 검색을 위한 필드 이름
  - vector : 텍스트 쿼리의 벡터
  - vector_field : 벡터 검색을 위한 필드 이름
  - limit : 반환할 결과의 최대 개수
  - output_fields : 결과에 포함할 필드
  - filter_expr : 필터 표현식
milvus_query : 필터 표현식을 사용한 쿼리 수집
- 매개변수:
  - collection_name : 쿼리할 컬렉션의 이름
  - filter_expr : 필터 표현식(예: 'age > 20')
  - output_fields : 결과에 포함할 필드
  - limit : 반환할 결과의 최대 개수(기본값: 10)

컬렉션 관리

milvus_list_collections : 데이터베이스의 모든 컬렉션을 나열합니다.
milvus_create_collection : 지정된 스키마로 새 컬렉션을 만듭니다.
- 매개변수:
  - collection_name : 새 컬렉션의 이름
  - collection_schema : 컬렉션 스키마 정의
  - index_params : 선택적 인덱스 매개변수
milvus_load_collection : 검색 및 쿼리를 위해 컬렉션을 메모리에 로드합니다.
- 매개변수:
  - collection_name : 로드할 컬렉션의 이름
  - replica_number : 복제본 수 (기본값: 1)
milvus_release_collection : 메모리에서 컬렉션 해제
- 매개변수:
  - collection_name : 릴리스할 컬렉션의 이름
milvus_get_collection_info : 스키마, 속성, 컬렉션 ID 및 특정 컬렉션의 기타 메타데이터와 같은 자세한 정보를 나열합니다.
- 매개변수:
  - collection_name : 자세한 정보를 얻을 컬렉션의 이름

데이터 운영

milvus_insert_data : 컬렉션에 데이터 삽입
- 매개변수:
  - collection_name : 컬렉션의 이름
  - data : 필드 이름을 값 목록에 매핑하는 사전
milvus_delete_entities : 필터 표현식을 기반으로 컬렉션에서 엔터티 삭제
- 매개변수:
  - collection_name : 컬렉션의 이름
  - filter_expr : 삭제할 엔터티를 선택하는 필터 표현식

환경 변수

MILVUS_URI : Milvus 서버 URI(--milvus-uri 대신 설정 가능)
MILVUS_TOKEN : 선택적인 인증 토큰
MILVUS_DB : 데이터베이스 이름(기본값은 "default"입니다)

개발

서버를 직접 실행하려면:

uv run server.py --milvus-uri http://localhost:19530

예시

Claude Desktop 사용

예제 1: 컬렉션 나열

What are the collections I have in my Milvus DB?

그러면 Claude가 MCP를 사용하여 Milvus DB에서 이 정보를 확인합니다.

I'll check what collections are available in your Milvus database.

Here are the collections in your Milvus database:

rag_demo
test
chat_messages
text_collection
image_collection
customized_setup
streaming_rag_demo

예제 2: 문서 검색

Find documents in my text_collection that mention "machine learning"

Claude는 Milvus의 전체 텍스트 검색 기능을 사용하여 관련 문서를 찾습니다.

I'll search for documents about machine learning in your text_collection.

> View result from milvus-text-search from milvus (local)

Here are the documents I found that mention machine learning:
[Results will appear here based on your actual data]

커서 사용

예: 컬렉션 만들기

커서에서는 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.

Create a new collection called 'articles' in Milvus with fields for title (string), content (string), and a vector field (128 dimensions)

커서는 MCP 서버를 사용하여 이 작업을 실행합니다.

I'll create a new collection called 'articles' with the specified fields.

Collection 'articles' has been created successfully with the following schema:
- title: string
- content: string
- vector: float vector[128]

문제 해결

일반적인 문제

연결 오류

"Milvus 서버에 연결하지 못했습니다"와 같은 오류가 표시되는 경우:

Milvus 인스턴스가 실행 중인지 확인하세요: docker ps (Docker를 사용하는 경우)
구성에서 URI가 올바른지 확인하세요.
연결을 차단하는 방화벽 규칙이 없는지 확인하세요.
URI에 localhost 대신 127.0.0.1 사용해 보세요.

인증 문제

인증 오류가 표시되는 경우:

MILVUS_TOKEN 이 정확한지 확인하세요
Milvus 인스턴스에 인증이 필요한지 확인하세요.
수행하려는 작업에 대한 올바른 권한이 있는지 확인하세요.

도구를 찾을 수 없습니다

MCP 도구가 Claude Desktop 또는 Cursor에 나타나지 않는 경우:

애플리케이션을 다시 시작하세요
오류가 있는지 서버 로그를 확인하세요.
MCP 서버가 올바르게 실행되고 있는지 확인하세요
MCP 설정에서 새로고침 버튼을 누르세요(커서용)

도움 받기

문제가 계속 발생하는 경우:

유사한 문제는 GitHub 이슈에서 확인하세요.
지원을 받으려면 Zilliz 커뮤니티 Discord에 가입하세요.
문제에 대한 자세한 정보와 함께 새로운 문제를 제출하세요.

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

LLM 애플리케이션이 Milvus 벡터 데이터베이스 기능과 상호 작용할 수 있도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하는 통합 서버로, 자연어를 통한 벡터 검색, 컬렉션 관리 및 데이터 작업이 가능합니다.

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