实战｜TRAE+Milvus MCP，现在用自然语言就能搞定向量数据库部署了！

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TRAE+Milvus MCP强强联合，让开发者用自然语言轻松驾驭向量数据库部署！

核心内容：
1. MCP协议如何实现LLM应用与Milvus的无缝集成
2. TRAE+Milvus(SSE)实战部署指南
3. 向量数据库在现代开发工作流中的创新应用

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

Vibe coding正在重塑开发者的工作方式。

不久前，继Cursor和Claude Desktop在海外市场掀起智能编程浪潮后，字节跳动TRAE海外版也进入了付费模式。

相较前两款海外产品，TRAE集成了代码补全、智能问答和Agent模式之外，还可以为中文开发者带来本土化的智能编程体验。

恰逢其时，Milvus MCP服务器新增了SSE（Server-Sent Events）支持。

相比传统的Stdio模式，SSE协议天然适配IDE的实时交互需求，让向量数据库的强大检索能力能够直接融入编程工作流。

过去，很多朋友都有提到，Milvus足够专业，但对一些初学者来说，上手会稍有门槛，那么这份TRAE+Milvus MCP请收好，让你用自然语言直接开启Milvus速通。

01 MCP如何打通IDE与外部工具的“任督二脉”

1. MCP (Model Context Protocol) 核心理念

MCP是一个开放协议，旨在实现LLM应用（如AI IDE、聊天界面）与外部数据源（如Milvus）和工具的无缝集成。

2. MCP的两种通信模式

Stdio模式：传统的进程间通信方式，通过标准输入输出流交换数据。适合单客户端场景，如Claude Desktop这样的桌面应用直接调用本地服务。

SSE模式：基于HTTP的服务器推送技术，支持实时数据流和多客户端连接。天然契合现代IDE的Web架构，为通义灵码这样的云端IDE提供了更灵活的集成方案。

让向量检索结果能够流式传输到IDE界面。

02 实战：手把手教你TRAE + Milvus (SSE) 无缝集成

1.环境准备要求

本教程不含Python3、docker、docker-compose安装展示，请自行按照官方手册进行配置。

相关官网链接：

• Milvus官网：https://milvus.io/docs/prerequisite-docker.md

• Mcp-server-milvus：https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus

• Trae: https://www.trae.ai/

• Python3官网：https://www.python.org/

• docker官网：https://www.docker.com/

系统环境配置表

SSE模式的核心优势在于其轻量级特性和网络友好性——无需复杂的WebSocket握手，直接利用HTTP协议即可实现服务器向客户端的实时推送，

2. Milvus简介与安装

Milvus是由Zilliz开发的全球首款开源向量数据库产品，能够处理数百万乃至数十亿级的向量数据，在Github获得3万+star数量。基于开源Milvus，Zilliz还构建了商业化向量数据库产品Zilliz Cloud，这是一款全托管的向量数据库服务，通过采用云原生设计理念，在易用性、成本效益和安全性上实现了全面提升。

部署环境要求

必要条件：

• 软件要求：docker、docker-compose

• CPU：8核

• 内存：16GB

• 硬盘：100GB

下载部署文件

wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.5.12/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml

启动Milvus服务

#启动服务docker-compose up -d#检查服务状态docker-compose ps -a

3.安装UV环境

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

或者

pip3 install uv -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

安装完成之后，我们需要对UV进行验证。

uv --version

uvx --version

4.下载并启动 mcp-server-milvus项目：https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus

Clone项目到本地

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

cd mcp-server-milvus

SSE模式启动mcp

说明：刚才部署好的Milvus服务的URI填入启动

uv run src/mcp_server_milvus/server.py --sse --milvus-uri http://192.168.7.147:19530 --port 8000

5.安装TRAE

下载版本并安装

初始化IDE

第一步：点击开始

第二步：选择主题和语言

第三步：从 VS Code 或 Cursor 中导入配置

说明：若电脑中已安装并配置 VS Code 或 Cursor，你可以点击 从 VS Code 导入 或 从 Cursor 导入 按钮。

第四步：添加 Trae 相关的命令行（可跳过）

第五步：登录账号

配置MCP服务

点击右上角选择mcp

选择添加

选择手动配置

手动添加mcp-server-milvus服务

说明：服务地址是本地部署mcp所在的服务器或电脑的ip地址

{  "mcpServers": {    "milvus-sse": {      "url": "http://192.168.8.157:8000/sse"    }  }}

6.创建milvus智能体

说明：智能体（Agent）是你面向不同开发场景的编程助手。

选择刚才配置的milvus-mcp服务

7.使用智能体和milvus进行对话用自然语言和milvus进行对话查询

帮我创建一个叫做 milvus_yyds的 collection，包含一个主键 id 和一个向量字段 embedding，维度是 768。

帮我查询milvus_yyds这个collection的详细信息

03 写在结尾

TRAE与Milvus的MCP集成展现了现代AI开发工具链的核心趋势——让企业私有知识库无缝嵌入到IDE中。

这种集成不仅提升了AI编码助手的上下文理解能力，更重要的是为开发者构建了从"辅助编码"到"协同创造"的桥梁。

mcp-server-milvus的价值在于其通用性：无论是TRAE、Cursor还是其他支持MCP协议的AI IDE，都能通过相同的方式接入Milvus向量数据库，实现知识增强的智能编程体验。

而随着MCP生态的不断完善，AI IDE也将从单纯的代码生成工具演进为具备企业级知识理解能力的智能开发伙伴。