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MCP Server for Milvus

by zilliztech
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Python
Hybrid

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)

Related MCP server: Aiven MCP Server

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.

  1. https://claude.ai/download 에서 Claude Desktop을 설치하세요.

  2. Claude Desktop 구성 파일을 엽니다.

    • macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

  3. SSE 모드에 다음 구성을 추가합니다.

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

  1. 변경 사항을 적용하려면 Claude Desktop을 다시 시작하세요.

Stdio 모드 구성

stdio 모드의 경우 다음 단계를 따르세요.

  1. https://claude.ai/download 에서 Claude Desktop을 설치하세요.

  2. Claude Desktop 구성 파일을 엽니다.

    • macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

  3. 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" ] } } }

  1. 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

  1. Cursor Settings > MCP 열기

  2. Add new global MCP server 클릭하세요.

  3. 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:

  1. 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.

  2. 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:

  1. Cursor Settings > MCP 열기

  2. "milvus" 또는 "milvus-sse"가 목록에 나타나는지 확인하세요(선택한 모드에 따라 다름)

  3. 관련 도구가 나열되어 있는지 확인하세요(예: milvus_list_collections, milvus_vector_search 등)

  4. 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: 1. rag_demo 2. test 3. chat_messages 4. text_collection 5. image_collection 6. customized_setup 7. 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:

  1. Milvus 인스턴스가 실행 중인지 확인하세요: docker ps (Docker를 사용하는 경우)

  2. 구성에서 URI가 올바른지 확인하세요.

  3. 연결을 차단하는 방화벽 규칙이 없는지 확인하세요.

  4. URI에 localhost 대신 127.0.0.1 사용해 보세요.

인증 문제

인증 오류가 표시되는 경우:

  1. MILVUS_TOKEN 이 정확한지 확인하세요

  2. Milvus 인스턴스에 인증이 필요한지 확인하세요.

  3. 수행하려는 작업에 대한 올바른 권한이 있는지 확인하세요.

도구를 찾을 수 없습니다

MCP 도구가 Claude Desktop 또는 Cursor에 나타나지 않는 경우:

  1. 애플리케이션을 다시 시작하세요

  2. 오류가 있는지 서버 로그를 확인하세요.

  3. MCP 서버가 올바르게 실행되고 있는지 확인하세요

  4. MCP 설정에서 새로고침 버튼을 누르세요(커서용)

도움 받기

문제가 계속 발생하는 경우:

  1. 유사한 문제는 GitHub 이슈에서 확인하세요.

  2. 지원을 받으려면 Zilliz 커뮤니티 Discord에 가입하세요.

  3. 문제에 대한 자세한 정보와 함께 새로운 문제를 제출하세요.

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quality - not tested

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