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TRAE + Milvus MCP：用自然语言 0 门槛玩转向量数据库
1. 一句话看懂
“把 Milvus 装进 TRAE，写需求就能操作向量库。”
借助 MCP（Model Context Protocol）+ SSE（Server-Sent Events），TRAE 成为首个可自然语言驱动 Milvus 的 AI IDE。
2. 核心优势速览（3 图）
| 图 1 动态演示 | 图 2 架构图 | 图 3 SSE vs Stdio |
|---|---|---|
 |  |  |
3. 环境清单（官方链接直达）
| 组件 | 最低/推荐配置 | 官方文档 |
|---|---|---|
| CPU | 8 核 / 16 核 | Milvus Docker 要求 |
| 内存 | 16 GB / 32 GB↑ | 同上 |
| 硬盘 | 100 GB NVMe SSD | 同上 |
| 软件 | Docker ≥19.03 + Compose ≥1.25.1 | Docker 官网 |
| 语言 | Python ≥3.10 | Python.org |
| IDE | TRAE（任意版本） | TRAE.ai |
4. 5 步 0-1 部署（命令直接复制）
4.1 启动 Milvus
# 1) 获取 compose 文件
wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.5.12/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml# 2) 一键启动
docker-compose up -d
docker-compose ps -a # 检查状态
4.2 安装 uv（Python 包管理器）
# 方式 A：官方脚本（推荐）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh# 方式 B：pip 安装（国内镜像）
pip3 install uv -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple# 验证
uv --version && uvx --version
4.3 下载 & 启动 MCP-Server-Milvus（SSE）
git clone https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus.git
cd mcp-server-milvus# 启动 SSE 服务（替换为你的 Milvus URI）
uv run src/mcp_server_milvus/server.py \--sse \--milvus-uri http://<你的IP>:19530 \--port 8000
5. TRAE 端配置（6 图连点即可）
| 步骤 | 操作截图 |
|---|---|
| ① 下载安装 |  |
| ② 主题语言 |  |
| ③ 登录账号 |  |
| ④ 打开 MCP 面板 |  |
| ⑤ 添加 MCP → 手动配置 |  |
| ⑥ 填入 SSE 地址 |  |
配置片段（直接粘到 mcp.json）
{"mcpServers": {"milvus-sse": {"url": "http://<你的IP>:8000/sse"}}
}
6. 创建专属「Milvus 智能体」
- 在 TRAE → Agent 面板 → 新建 Agent
- 绑定刚才的
milvus-sse服务
7. 自然语言实战（对话即代码）
| 需求 | 自然语言输入 | TRAE 自动执行 |
|---|---|---|
| 建库 | 帮我创建一个叫 milvus_yyds 的 collection，含主键 id 和 768 维向量字段 embedding |  |
| 查库 | 查询 milvus_yyds 的详细信息 |  |
8. 写在结尾
- TRAE × Milvus MCP = 企业知识库 × AI IDE
- MCP 的开放协议让任何 AI 工具都能“秒懂”Milvus
- 未来开发：从「写代码」到「说需求」——TRAE 已迈出第一步。