# Milvus／Zilliz

检索向量数据，查询数据库结构，并管理集合和数据。

- 类型：MCP
- 权限：可执行操作
- 门槛：见接入前准备
- 官方入口：https://milvus.io/docs/milvus_and_mcp.md
- 官方仓库：https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus
- 网页详情：https://guanmo-ai.github.io/awesome-agent-mcp/s/milvus/

仅供参考，官方身份核验不代表接入实测；以厂商文档为准，密钥和登录在本地完成。修改或发送前须告知用户。

## 接入前准备

需要已经运行、可访问的本地或远程 Milvus 实例，以及 Python 3.10+、uv；不是安装 MCP 就会自动得到数据库。认证 Token 取决于实例配置，托管和自建成本分别确认，因此不统一标成免费或必须 API Key。

## 接入步骤

1. 按官方仓库克隆服务代码并安装所需运行环境，准备自己的实例 URI；需要认证时在本地填写 Token。 [官方入口](https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus)
2. 按 README 的客户端配置启动本地 MCP，把示例仓库绝对路径和 Milvus 连接参数换成实际值，不直接照抄别人的路径。 [官方入口](https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus)

## 验证方法

客户端能列出工具后，先查询实例的集合列表。连接失败先查实例地址、网络和认证；尚无实例时不能宣称接入完成。

指引核对于 2026-11-05，不是本项目实测结果。

## 费用

所查官方接入资料未能确认该工具的具体调用费用和免费额度；实际费用按官方产品规则核实。 [官方来源](https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus)（核对日期：2026-11-05）

## 安装配置

### JSON

```
{
  "mcpServers": {
    "milvus": {
      "command": "${MILVUS_COMMAND}",
      "args": [
        "--directory",
        "${MILVUS_ARG_1}/src/mcp_server_milvus",
        "run",
        "server.py",
        "--milvus-uri",
        "${MILVUS_ARG_5}"
      ]
    }
  }
}
```

### Claude Code

```
claude mcp add --transport stdio 'milvus' -- '${MILVUS_COMMAND}' '--directory' '${MILVUS_ARG_1}/src/mcp_server_milvus' 'run' 'server.py' '--milvus-uri' '${MILVUS_ARG_5}'
```

### Codex

```
# ~/.codex/config.toml
[mcp_servers.milvus]
command = "<你的uv绝对路径>"
args = ["--directory","<你的仓库绝对路径>/src/mcp_server_milvus","run","server.py","--milvus-uri","<你的MilvusURI>"]
```

JSON 示例用于 Claude Code 的 .mcp.json；${VAR} 从启动客户端的环境读取。Codex 的环境变量也须在启动进程中可用，不能将变量名替换成密钥值。

命令会进入 shell 历史，请在本地执行，不要分享。保留命令中的 ${VAR} 引用；Codex 不支持在 URL 或命令参数中展开这些引用，此处保留待本地处理的占位符。

## 核验与来源

2026-11-05 核对官方身份：[依据](https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus)。Milvus 官方文档直接链接 Zilliz MCP 仓库，需已有 Milvus 实例。

官方原文摘录（2026-11-05，来自上述依据）：

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

- [厂商官方接入文档](https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus)
- [厂商官方发布依据](https://milvus.io/docs/milvus_and_mcp.md)

[使用说明与免责声明](https://guanmo-ai.github.io/awesome-agent-mcp/#disclaimer)