爆火 | API 终将淘汰，MCP+LLM+向量数据库才是 Agent 开发新范式

“大模型虽然智能，但似乎在面对各种问题时仍显得力不从心。”

许多用户在运用大模型时，可能都会遇到这样的困惑。

举例来说，询问 DeepSeek 关于即将到来的清明节的习俗，AI 能够信手拈来地提供答案；然而，当要求它制定一份为期三天两晚的清明旅行计划时，其给出的方案似乎总是不够完美。

原因显而易见，在制定旅行计划时，大模型缺少了天气、机票、铁路、导航、酒店等重要数据与工具的接入。这就好比一个极具智慧的大脑，却缺乏了外部的“数据”输入和强健的四肢支持。

在这种情况下，为了提升大模型的能力，通过为其配备多样化的外部工具和数据库，Agent 技术最近2年来备受关注。

然而，要打造一个高度智能的 Agent，通常需要集成大量的外部工具。在传统的 Agent 开发过程中，每增加一个工具，就需要为大模型编写一个新的 API，这使得系统变得越来越复杂。

MCP（模型上下文协议）的问世改变了这一现状。

去年11月，硅谷 AI 巨头 Anthropic 正式发布了MCP——模型上下文协议，使得开发者只需编写一次代码，就能让大模型对接不同的 API、数据库与文件系统，极大简化了模型的配置过程。

正因为如此，MCP 一经推出，便被誉为最强大的标准化接口协议，一夜之间在全球大模型领域掀起热潮，成为新一代 Agent 工具调用的标准协议。

那么，MCP 究竟是什么呢？我们又该如何将其与 Milvus 相结合？

1、模型上下文协议（MCP）是什么

MCP 是一种开源协议，它的目标是对大模型与各类数据源及工具的互联方式进行标准化。

借助 MCP，大模型（LLM）就如同配备了通用的 Type C 充电接口，能够迅速连接到任何支持 MCP 的工具。

从技术架构的角度来看，MCP 实行的是客户端-服务器模型，其中，主应用程序能够与多个工具服务器建立连接：

MCP 主机：指那些希望通过 MCP 来获取数据的程序，例如 Claude 的桌面应用、集成开发环境（IDE）或者 AI 工具（Cursor、Agents 等）。

MCP 客户端：这是与服务器建立一对一连接的协议客户端。

MCP 服务器：通过标准化的模型上下文协议，连接到具有特定功能的轻量级程序。

本地数据源：指的是 MCP 服务器可以安全访问的计算机文件、数据库和服务。

远程服务：MCP 服务器能够连接到互联网上的外部系统（例如，通过 API 进行连接）。

2、为何要将 Milvus 与 MCP 结合使用？

Milvus 不仅在处理大规模数据方面表现出色，其高效的相似性搜索能力和可扩展的向量存储特性，使其成为 Agent 智能体的首选解决方案。

借助 MCP 这位“理想的协调者”，开发者能够在不增加额外工程量的情况下，轻松实现大模型对向量数据库知识的高效、标准化访问。

那么，通过 MCP 整合 Milvus，我们将能够享受到哪些功能呢？

• 复杂的向量相似性搜索能力

• 索引的创建与操作

• Schema 分析：可以直接在 AI 代理界面中检查集合的 Schema、字段类型和索引设置。

• 实时监控：获取集合的统计信息、实体数量和数据库运行状态指标，确保系统性能最优。

• 动态操作：根据需求变化，即时创建新集合、插入数据或修改 Schema。

• 全文搜索：从 Milvus 2.5 版本开始，新版本均支持全文搜索功能。

3、如何将 Milvus 通过 MCP 与大模型集成？

Milvus MCP 服务器兼容支持 MCP 的各种大模型（LLM）应用程序，其中包括但不限于以下几款：

• Claude Desktop：由 Anthropic 开发的 Claude 桌面应用程序。

• Cursor：一款 AI 代码编辑器，其 Composer 功能支持 MCP。

• 自定义 MCP 客户端：任何遵循 MCP 客户端规范开发的应用程序。

在接下来的步骤中，我们将通过 Claude Desktop 和 Cursor 来展示部署过程。

第一步：环境准备

在使用 MCP 服务器之前，请确保已经准备好：

1. Python 3.10 或更高版本；
2. 正在运行的 Milvus 实例（本地或远程）
3. uv 工具

第二步：配置指南

我们推荐，Milvus MCP Server 直接使用 uv 方式运行。以下案例中的 Claude Desktop 和 Cursor 都可以如此配置。

git clone https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus.git

cd mcp-server-milvus

接下来，我们就可以直接运行 server 了，如下所示：

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

第三步：与 Claude Desktop 集成

Step1： 从 https://claude.ai/download 安装 Claude Desktop

Step2： 打开你的 Claude Desktop 配置：

macOS：

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Step3：添加以下配置

Step4：重启 Claude 桌面

第四步：与 Cursor 集成

Cursor 可以通过 Composer 中的 Agent 功能支持 MCP工具。我们可以通过两种方式将 Milvus MCP 服务器添加到 Cursor：

方法一 ：使用 Cursor 设置 UI

• Step1： 转至 Cursor Settings> Features>MCP
• Step2：+ Add New MCP Server 按钮
• Step3 填写配置： Type 选择 stdio；name 选择milvus；Command 如下

/PATH/TO/uv --directory /path/to/mcp-server-milvus/src/mcp_server_milvus run server.py --milvus-uri http://127.0.0.1:19530

⚠️注意：要使用127.0.0.1而不是 localhost，可以避免潜在的 DNS 解析问题。

方法二：使用项目特定配置（推荐）

Step1：在项目根目录中创建一个. cursor/mcp.json 文件：

mkdir -p /path/to/your/project/.cursor

Step2：创建一个 mcp.json 文件，内容如下：

Step3：重新启动 Cursor 或重新加载窗口

添加 server 后，我们需要点击 MCP 设置中的刷新按钮来激活工具列表。这样，当我们的查询相关内容的时候，Composer Agent 就能自动使用 Milvus 工具。

Step4：验证集成效果

要验证 Cursor 是否已成功与 Milvus MCP 服务器集成：

• 打开 Cursor Settings > Features > MCP

• 检查“Milvus”是否出现在 MCP 服务器列表中

• 验证工具是否集成成功

  （例如 milvus_list_collections、milvus_vector_search 等）

4、案例展示：Claude Desktop+MCP+Milvus 效果展示

案例 1：提问

首先，我们给出如下一个提问：

What are the collections I have in my Milvus DB?

Claude 马上就会使用 MCP 在 Milvus 向量数据库中检索和以上提问有关的数据。

案例 2：文档搜索

首先，我们明确一下需求：

Claude 将利用 Milvus 的全文搜索功能来检索相关文档：

Cursor + MCP + Milvus 效果展示

在 Cursor 的 Composer 中，您可以进行如下操作：

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

Cursor 将使用 MCP 服务器执行此操作：

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