An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Milvus Open Source Vector DatabaseをAIに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。AIとの対話だけで高性能なベクトル検索とデータ管理を実現します

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。

他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。

すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。

各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。

Kill Switch02

1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。

1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。

ユーザーごとのFinOps03

驚きではなく、一時停止する支出制限。

各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。

3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。

厳選セット · 7機能

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

機能セット01 / 02

01-04

このセットには4機能あります。

Milvusで使える7機能の一部です。

  1. 01

    コレクション一覧の取得

    Milvusベクトルデータベース内で管理されているすべてのインデックス済みコレクションをリストアップします。

  2. 02

    コレクションの詳細確認

    指定したMilvusコレクションのスキーマ定義やインデックス構成を詳細に確認できます。

  3. 03

    エンティティの取得

    指定したプライマリキーに基づいて、特定のベクトルアイテムを正確に抽出します。

  4. 04

    エンティティの削除

    プライマリキーを使用して、特定のベクトルレコードを完全に削除します。

機能セット02 / 02

05-07

このセットには3機能あります。

Milvusで使える7機能の一部です。

  1. 05

    統計情報の取得

    コレクション内の行数などの統計データを取得します。

  2. 06

    スカラークエリによる検索

    スカラー式を使用して、構造化されたフィールドに基づいたエンティティの検索を行います。

  3. 07

    ベクトル検索の実行

    入力されたベクトルに基づき、近似最近傍（ANN）検索を実行して類似したベクトルを探します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Embedding Debugging

Quickly check if your vector dimensions match your expected model output.

02

Database Auditing

Verify the schema and index types of your collections during development.

03

Data Maintenance

Clean up old or incorrect vector records using primary key deletions.

04

Retrieval Testing

Test how different scalar filters affect your similarity search results.

タスクを自動化

Milvusを一つのタスクに働かせる。

このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化：ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。

1つのConnector、すべてのAI

Milvusは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。

これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

Milvusを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。

実測値、推定値ではない

平均926ms。本番環境で高速。

Milvusは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大1112ms
10月3日今日
最速日
689ms
最遅日
1112ms
14日間の傾向
改善傾向-13%

クライアントを接続

1つのURL。すべてのクライアント。

Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。7個の機能がすぐに使えます。

プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません

vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Milvus のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。

このトークンは Milvus のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。

Milvus Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_xJCavC8CNaxFuBWU15XnlYyQ3g4Cn853dcyYbM82/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Milvus capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "milvus-open-source-vector-database-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_xJCavC8CNaxFuBWU15XnlYyQ3g4Cn853dcyYbM82/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法

Claude向けのガイド付きセットアップ？ MilvusをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

Milvusユーザーが任せたい仕事のために。

ベクトルデータベースの運用とAIアプリケーションの開発を効率化したいプロフェッショナル向けです。

  • 01

    機械学習エンジニア

    SDKスクリプトを記述することなく、自然言語での対話を通じてベクトルの関連性や埋め込み次元を検証できます。

  • 02

    検索アーキテクト

    ワークスペースから直接、コレクションのスキーマ監査やインデックスのパフォーマンス監視を行えます。

  • 03

    ソフトウェア開発者

    AIを活用した検索機能をアプリケーションに統合し、複数のMilvus環境におけるベクトルデータのライフサイクルを効率的に管理できます。

FAQ

Milvusユーザーからのよくある質問。

  • 01

    How do I connect my Zilliz Cloud account?

    You simply enter your Zilliz Cloud Token in the configuration settings after subscribing to the MCP.

  • 02

    Can I use this with my local Milvus instance?

    Yes, just provide the Base URL for your local instance during the setup process.

  • 03

    What clients are compatible with this MCP?

    This MCP works with any compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 04

    Does this MCP support scalar filtering?

    Yes, you can use the query_entities capability to filter data using structured scalar expressions.

  • 05

    Is the data deletion permanent?

    Yes, using the delete_entities capability to remove records via primary keys is an irreversible action.

  • 06

    How do I perform an ANN search through my agent?

    Use the search_vectors capability by providing the collection name and a JSON float array matching the collection's dimensions. Your agent will perform an Approximate Nearest Neighbor search and return the most semantically relevant entities.

  • 07

    Can I filter results using structured fields instead of just vectors?

    Yes. Use the query_entities capability with a Milvus-style filter expression. This allows you to retrieve entities based on primary keys, tags, or other scalar fields without necessarily performing a vector similarity search.

  • 08

    How do I check the schema and dimension requirements for a Milvus collection?

    The describe_collection capability retrieves the complete schema mapping. Your agent will report the required vector dimensions, index types, and primary key names, helping you ensure your search queries are compatible with the database logic.

さがす

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