Claude-Compatible Milvus MCP Server

兼容 Claude 的 Milvus MCP 服务

此仓库提供了通过 MCP（Model Context Protocol）将 Anthropic 的 Claude（通过 Claude Desktop）连接到 Milvus 向量数据库所需的一切内容。其中包括：

• 🧠 完全兼容 MCP 的 FastMCP 服务
• 🗃️ Milvus 配置（通过 Docker）
• 🛠️ 用于正确启动服务以供 Claude 使用的 Shell 脚本
• ✅ 与 Claude 兼容的官方 Milvus 工具名称

📦 文件夹结构

. ├── milvus-standalone/ # 包含 Milvus 的 Docker Compose 配置 │ ├── docker-compose.yml │ └── config/ # Milvus etcd 配置文件（如有需要） ├── fastmcp/ │ ├── milvus-server/ # 自定义 MCP 服务文件 │ │ ├── server.py # MCP 服务代码 │ │ └── run_milvus_server.sh # 用于为 Claude 启动服务的 Shell 脚本 │ ├── .venv/ # 由 uv 管理的 Python 虚拟环境 │ └── pyproject.toml # FastMCP 和依赖项 ├── claude_desktop_config.json # 将此条目添加到 Claude 的配置中 └── README.md

🚀 设置指南

1. 克隆仓库 bash Copy Edit git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/milvus-mcp-server cd milvus-mcp-server

2. 运行 Milvus（Docker） 确保已安装并运行 Docker。 cd milvus-standalone docker-compose up -d

3. 安装 uv（如果尚未安装） brew install uv

4. 同步 Python 环境 在 fastmcp/ 中： cd fastmcp uv sync

5. 测试服务 uv run python milvus-server/server.py 你应该会看到类似以下日志：

pgsql Copy Edit INFO: Connected to Milvus ✅ Server loaded and tools are registered

6. 更新 Claude 配置 按如下方式更新 claude_desktop_config.json： } "milvus": { "command": "/full/path/to/run_milvus_server.sh", "args": [] }

完成后，请务必重启 Claude。

7. 询问 Claude 试试：

“调用 Milvus 工具列出所有集合。”

此时它应该可以连接并执行操作。

🧠 工具命名规则（至关重要！）

只有工具名称与 Milvus 命名约定完全一致时，Claude 才能识别这些工具。请勿重命名工具。请使用：

create_collection

list_collections

search

等。

使用 @mcp.tool(name="create_collection") — 名称区分大小写。

🧪 调试提示

确保 Milvus Docker 运行正常（docker ps）

在终端中检查 FastMCP 服务日志

在工具中添加 print 语句以进行调试

确保始终一致地使用 .venv 和 uv

工具描述中不要使用表情符号或非 ASCII 字符

📌 后续步骤

添加更多工具（delete_collection、upsert 等）

添加测试脚本（test_server.py）

添加 GitHub Actions 进行验证

🧪 测试

若要手动运行工具测试，请使用 test_server_full.py 或 Claude Desktop 界面。

🤝 致谢

• 由 @TerrysPOV 构建
• 由 FastMCP 提供支持
• 向量存储于 Milvus
• 通过 OpenAI（text-embedding-ada-002）生成嵌入

📜 许可证

MIT