MCP + ميلفوس: ربط الذكاء الاصطناعي بقواعد بيانات المتجهات

مقدمة

بروتوكول سياق النموذج (MCP ) هو بروتوكول مفتوح يمكّن تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل Claude وCursor، من التفاعل مع مصادر البيانات الخارجية والأدوات بسلاسة. سواءً كنت تقوم بإنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي مخصصة، أو دمج مهام سير عمل الذكاء الاصطناعي، أو تحسين واجهات الدردشة، يوفر بروتوكول سياق النموذج طريقة موحدة لربط النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) بالبيانات السياقية ذات الصلة.

يرشدك هذا البرنامج التعليمي خلال إعداد خادم MCP لـ Milvus، مما يسمح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بإجراء عمليات بحث متجهة وإدارة المجموعات واسترداد البيانات باستخدام أوامر اللغة الطبيعية - دونكتابة استعلامات قاعدة بيانات مخصصة.

المتطلبات الأساسية

قبل إعداد خادم MCP، تأكد من أن لديك:

• بايثون 3.10 أو أعلى
• مثيل ميلفوس قيد التشغيل
• uv (موصى به لتشغيل الخادم)

الشروع في العمل

الطريقة الموصى بها لاستخدام خادم MCP هي تشغيله مباشرةً باستخدام uv دون تثبيت. هكذا تم تكوين كل من Claude Desktop و Cursor لاستخدامه في الأمثلة أدناه.

إذا كنت تريد استنساخ المستودع:

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

عندها يمكنك تشغيل الخادم مباشرة:

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

التطبيقات المدعومة

يمكن استخدام خادم MCP هذا مع العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تدعم بروتوكول سياق النموذج، مثل:

• سطح مكتب كلود: تطبيق أنثروبيك لسطح المكتب لكلود
• Cursor: محرر التعليمات البرمجية المدعوم بالذكاء الاصطناعي مع دعم MCP في ميزة Composer الخاصة به
• عملاء MCP المخصصين الآخرين أي تطبيق يطبق مواصفات عميل MCP

استخدام MCP مع Claude Desktop

1. تثبيت Claude Desktop.
2. افتح ملف تكوين كلود:
   • على نظام macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
3. أضف التكوين التالي:

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

4. أعد تشغيل Claude Desktop لتطبيق التغييرات.

استخدام MCP مع المؤشر

يدعمCursor أيضًا أدوات MCP من خلال ميزة الوكيل في Composer. يمكنك إضافة خادم Milvus MCP إلى Cursor بطريقتين:

الخيار 1: استخدام واجهة مستخدم إعدادات المؤشر

1. افتح Cursor Settings ← Features ← MCP.
2. انقر + Add New MCP Server.
3. املأ:
   • اكتب: stdio
   • الاسم: milvus
   • الأمر:

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

   • ⚠️ نصيحة: استخدم 127.0.0.1 بدلاً من localhost لتجنب مشاكل دقة DNS المحتملة.

الخيار 2: استخدام التكوين الخاص بالمشروع (موصى به)

1. قم بإنشاء ملف .cursor/mcp.json في الدليل الجذر للمشروع:

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

2. أعد تشغيل المؤشر لتطبيق التكوين.

بعد إضافة الخادم، قد تحتاج إلى الضغط على زر التحديث في إعدادات MCP لملء قائمة الأدوات. سيستخدم وكيل Composer Agent تلقائيًا أدوات Milvus عندما تكون ذات صلة باستعلاماتك.

التحقق من التكامل

للتأكد من إعداد خادم MCP بشكل صحيح:

بالنسبة للمؤشر

1. انتقل إلى Cursor Settings ← Features ← MCP.
2. تأكد من ظهور "Milvus" في قائمة خوادم MCP.
3. تحقق مما إذا كانت أدوات ملفوس (على سبيل المثال، milvus_list_collections ، milvus_vector_search) مدرجة.
4. إذا ظهرت أخطاء، راجع قسم استكشاف الأخطاء وإصلاحها أدناه.

أدوات خادم MCP لـ Milvus

يوفر خادم MCP أدوات متعددة للبحث والاستعلام وإدارة بيانات المتجهات في ملفوس. لمزيد من التفاصيل، يرجى الرجوع إلى وثائق mcp-server-milvus.

🔍 أدوات البحث والاستعلام

• milvus-text-search ← البحث عن المستندات باستخدام البحث عن النص الكامل.
• milvus-vector-search → إجراء بحث عن التشابه المتجه على مجموعة.
• milvus-hybrid-search → إجراء بحث هجين يجمع بين تشابه المتجهات وتصفية السمات.
• milvus-multi-vector-search → إجراء بحث تشابه المتجهات باستخدام متجهات استعلام متعددة.
• milvus-query → الاستعلام عن المجموعة باستخدام تعبيرات التصفية.
• milvus-count → عد الكيانات في مجموعة.

📁 إدارة المجموعات

• milvus-list-collections → سرد كافة المجموعات في قاعدة البيانات.
• milvus-collection-info → الحصول على معلومات مفصلة حول مجموعة ما.
• milvus-get-collection-stats → الحصول على إحصائيات حول مجموعة ما.
• milvus-create-collection → إنشاء مجموعة جديدة بمخطط محدد.
• milvus-load-collection → تحميل مجموعة في الذاكرة للبحث والاستعلام.
• milvus-release-collection → تحرير مجموعة من الذاكرة.
• milvus-get-query-segment-info → الحصول على معلومات حول مقاطع الاستعلام.
• milvus-get-collection-loading-progress → الحصول على تقدم تحميل مجموعة.

📊 عمليات البيانات

• milvus-insert-data → إدراج البيانات في مجموعة.
• milvus-bulk-insert → إدراج البيانات على دفعات للحصول على أداء أفضل.
• milvus-upsert-data → إدراج البيانات في مجموعة (إدراج أو تحديث إذا كانت موجودة).
• milvus-delete-entities → حذف كيانات من مجموعة استنادًا إلى تعبير مرشح.
• milvus-create-dynamic-field → إضافة حقل ديناميكي إلى مجموعة موجودة.

⚙️ إدارة الفهرس

• milvus-create-index → إنشاء فهرس على حقل متجه.
• milvus-get-index-info → الحصول على معلومات حول الفهارس في مجموعة.

متغيرات البيئة

• MILVUS_URI → → URI لخادم ميلفوس (يمكن تعيينه بدلاً من --milvus-uri).
• MILVUS_TOKEN → رمز المصادقة الاختياري.
• MILVUS_DB → اسم قاعدة البيانات (افتراضي إلى "افتراضي").

التطوير

لتشغيل الخادم مباشرة:

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

أمثلة

استخدام سطح مكتب كلود

مثال 1: سرد المجموعات

What are the collections I have in my Milvus DB?

سيستخدم كلود بعد ذلك MCP للتحقق من هذه المعلومات على قاعدة بيانات ميلفوس.

I'll check what collections are available in your Milvus database.

> View result from milvus-list-collections from milvus (local)

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

مثال 2: البحث عن المستندات

Find documents in my text_collection that mention "machine learning"

سيستخدم كلود إمكانيات البحث عن النص الكامل في ميلفوس للعثور على المستندات ذات الصلة:

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]

استخدام المؤشر

مثال: إنشاء مجموعة

يمكنك أن تطلب من Cursor في Cursor's Composer:

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

سيستخدم المؤشر خادم MCP لتنفيذ هذه العملية:

I'll create a new collection called 'articles' with the specified fields.

> View result from milvus-create-collection from milvus (local)

Collection 'articles' has been created successfully with the following schema:
- title: string
- content: string
- vector: float vector[128]

استكشاف الأخطاء وإصلاحها

المشكلات الشائعة

أخطاء الاتصال

إذا رأيت أخطاء مثل "فشل الاتصال بخادم ميلفوس":

1. تحقق من تشغيل مثيل Milvus الخاص بك: docker ps (إذا كنت تستخدم Docker)
2. تحقق من صحة URI في التكوين الخاص بك
3. تأكد من عدم وجود قواعد جدار حماية تحجب الاتصال.
4. جرّب استخدام 127.0.0.1 بدلاً من localhost في URI.

مشاكل المصادقة

إذا رأيت أخطاء في المصادقة

1. تحقق من أن MILVUS_TOKEN الخاص بك صحيح
2. تحقق مما إذا كان مثيل ميلفوس الخاص بك يتطلب المصادقة
3. تأكد من حصولك على الأذونات الصحيحة للعمليات التي تحاول القيام بها

لم يتم العثور على الأداة

إذا لم تظهر أدوات MCP في سطح المكتب أو المؤشر في Claude Desktop أو المؤشر

1. أعد تشغيل التطبيق
2. تحقق من سجلات الخادم بحثًا عن أي أخطاء
3. تحقق من تشغيل خادم MCP بشكل صحيح
4. اضغط على زر التحديث في إعدادات MCP (للمؤشر)

الحصول على المساعدة

إذا كنت لا تزال تواجه مشكلات:

1. تحقق من مشكلات GitHub بحثًا عن مشاكل مماثلة
2. انضم إلى مجتمع Zilliz Community Discord للحصول على الدعم
3. قم بتقديم مشكلة جديدة مع معلومات مفصلة حول مشكلتك

الخلاصة

من خلال اتباع هذا البرنامج التعليمي، أصبح لديك الآن خادم MCP قيد التشغيل، مما يتيح البحث المتجه المدعوم بالذكاء الاصطناعي في ميلفوس. سواءً كنت تستخدم Claude Desktop أو Cursor، يمكنك الآن الاستعلام عن قاعدة بيانات Milvus وإدارتها والبحث فيها باستخدام أوامر اللغة الطبيعية - دونكتابة كود قاعدة البيانات!