# Milvus MCP Server

> Conecta agentes a una base de datos vectorial Milvus para ejecutar búsquedas semánticas, gestionar colecciones e insertar o consultar datos vectoriales.

Fuente: https://skillsagentes.com/mcp/milvus
Markdown: https://skillsagentes.com/mcp/milvus.md

Repositorio: https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus
Autor: zilliztech
Licencia: Apache-2.0
Estrellas: 245
Último push: 11 ago 2026
Transporte: stdio, sse, http
Publicado por el proveedor del producto.

## Qué es

Milvus es una base de datos vectorial de código abierto pensada para búsquedas por similitud a gran escala. Este servidor MCP expone su funcionalidad a aplicaciones LLM como Claude Desktop o Cursor, permitiendo que un agente busque, consulte y gestione colecciones directamente sobre una instancia de Milvus local o remota.

El servidor ofrece herramientas para búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo, búsqueda híbrida (texto + vector) y búsqueda por similitud textual usando funciones de embedding del propio servidor Milvus, además de consultas por expresiones de filtro. También cubre la gestión completa de colecciones (creación con esquema personalizado o configuración rápida, carga y liberación en memoria, información detallada) y operaciones de datos como inserción y borrado de entidades.

Para ponerlo en marcha hace falta Python 3.10+, una instancia de Milvus corriendo y uv para ejecutar el servidor. Se configura pasando --milvus-uri por línea de comandos o mediante variables de entorno en un archivo .env, y admite tres modos de transporte: stdio (por defecto), SSE y Streamable HTTP, este último recomendado para despliegues en producción con soporte de operación con o sin estado.

## Instalación

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

## Qué hace

- Ejecuta búsquedas vectoriales, de texto completo, híbridas y por similitud textual sobre colecciones Milvus
- Crea, carga, libera y consulta metadatos de colecciones con esquemas rápidos o personalizados
- Inserta y elimina entidades en colecciones mediante expresiones de filtro
- Consulta datos con expresiones de filtro tipo 'age > 20'

## Cuándo usarlo

- Necesitas que un agente LLM realice búsquedas semánticas o RAG contra una base de datos vectorial Milvus
- Quieres gestionar colecciones de Milvus (crear, cargar, liberar, inspeccionar) desde Claude Desktop o Cursor
- Buscas insertar o borrar datos vectoriales en Milvus como parte de un flujo conversacional

## Herramientas que expone

- `milvus_text_search`
- `milvus_vector_search`
- `milvus_hybrid_search`
- `milvus_text_similarity_search`
- `milvus_query`
- `milvus_list_collections`
- `milvus_create_collection`
- `milvus_load_collection`
- `milvus_release_collection`
- `milvus_get_collection_info`
- `milvus_insert_data`
- `milvus_delete_entities`

## Credenciales que pide

- `MILVUS_URI`
- `MILVUS_TOKEN`
- `MILVUS_DB`

## Dónde encaja

- Categoría: [Bases de datos](https://skillsagentes.com/mcp/categorias/bases-de-datos.md) — Diseño de esquemas, migraciones y optimización de consultas.
- [Todos los servidores MCP](https://skillsagentes.com/mcp.md)
- [Agent Skills](https://skillsagentes.com/skills.md)

## Servidores relacionados

- [Graphiti](https://skillsagentes.com/mcp/graphiti.md): Conecta agentes de IA a Graphiti, un motor de grafos de contexto temporal, para que puedan guardar y consultar hechos que cambian con el tiempo.
- [MCP Toolbox for Databases](https://skillsagentes.com/mcp/mcp-toolbox-for-databases.md): Conecta agentes de IA a bases de datos empresariales (PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Spanner, MongoDB, Redis y más) con herramientas listas o personalizadas.
- [Convex](https://skillsagentes.com/mcp/convex.md): Conecta con Convex, la base de datos reactiva de código abierto, para consultar datos y ejecutar lógica de negocio con consistencia fuerte desde funciones TypeScript.
- [LanceDB](https://skillsagentes.com/mcp/lancedb.md): Conecta al agente con LanceDB, una base de datos vectorial embebida para búsqueda multimodal, permitiendo consultas por vector, texto completo o SQL sobre datos locales o en la nube.
- [GreptimeDB](https://skillsagentes.com/mcp/greptimedb.md): Conecta al agente con GreptimeDB, una base de datos unificada para métricas, logs y trazas que se consulta con SQL y PromQL sobre almacenamiento de objetos.

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