Zvec MCP — векторная база для агента
Zvec MCP Server
17 инструментов MCP дают агенту создавать коллекции Zvec, писать документы и искать по смыслу с индексами HNSW, IVF и FLAT
- 13 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Агент пишет и удаляет документы в локальной базе, а destroy_collection стирает коллекцию навсегда
- Тексты для эмбеддингов уходят во внешний API OpenAI вместе с вашим ключом
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add mcp/zvec-mcp-serverОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Агент пишет и удаляет документы в локальной базе, а destroy_collection стирает коллекцию навсегда
- Тексты для эмбеддингов уходят во внешний API OpenAI вместе с вашим ключом
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Zvec — встраиваемая векторная база данных от Alibaba, а этот MCP-сервер открывает ее агенту через 17 инструментов на Python. Агент создает и открывает коллекции со схемой векторных и скалярных полей, вставляет, обновляет, удаляет и читает документы, строит индексы HNSW, IVF и FLAT и оптимизирует коллекцию. Поиск бывает двух видов. Запрос по одному вектору принимает фильтр по скалярным полям. Многовекторный объединяет несколько эмбеддингов и ранжирует результаты по весам или методом RRF. Метрики расстояния: косинусная, скалярное произведение и L2. Три инструмента работают с текстом: generate_dense_embedding строит вектор через API OpenAI, embedding_write превращает текст в вектора и сразу пишет их в коллекцию, embedding_search ищет по запросу на естественном языке. Ответ приходит в JSON или Markdown, а два ресурса zvec://collections и zvec://collection/{collection_name} показывают открытые коллекции.
Для кого. Разработчикам приложений с поиском по смыслу и RAG-пайплайнов, которые хранят векторы локально в Zvec и хотят управлять базой словами из чата.
Подходит, если
- Прототипу RAG нужна локальная коллекция, и схему полей описывают агенту словами
- Пачку заметок надо превратить в эмбеддинги и сразу записать в коллекцию
- Поиск по смыслу сочетают с фильтром по скалярным полям, например по автору или дате
- Результаты нескольких эмбеддингов объединяют через взвешенное слияние или RRF
- Индекс HNSW перестраивают, когда коллекция разрослась, и оптимизируют ее
Не подходит, если
- Векторы хранятся на сервере вроде Qdrant, Chroma или Milvus: сервер работает только со встраиваемой базой Zvec
- Эмбеддинги нельзя отправлять в OpenAI: все инструменты со словом embedding обращаются к его API
- Нужен просто поиск по файлам проекта: для этого проще утилита zvec-grep
Пример запроса к агенту
Создай коллекцию docs_col в папке ./my_vectors с полем embedding на 1536 измерений, добавь три заметки с автоэмбеддингом и найди ближайшую к запросу «нейросети».MCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- API-ключ
Переменные окружения
OPENAI_API_KEYобязательная, секрет- Ключ OpenAI для инструментов с эмбеддингами
OPENAI_BASE_URL- Другой адрес API, например DashScope
OPENAI_EMBEDDING_MODEL- Модель эмбеддингов, по умолчанию text-embedding-3-small
Ограничения
Нужны Python 3.10–3.14 и платформа Linux (x86_64, ARM64), macOS (ARM64) или Windows (x86_64). Инструменты с эмбеддингами требуют OPENAI_API_KEY, при OPENAI_BASE_URL можно подставить совместимый адрес, например DashScope.
Инструмент destroy_collection удаляет коллекцию насовсем. Последний коммит в репозитории сделан в апреле 2026 года. Без ключа работают только 14 инструментов с готовыми векторами.
Как отключить. Удалите запись zvec-mcp из конфигурации клиента и перезапустите его. Пакет снимает командой pip uninstall zvec-mcp-server, а каталоги коллекций на диске удаляют вручную, если они больше не нужны.
Частые вопросы
Как подключить Zvec MCP к Claude Desktop?
Добавьте в claude_desktop_config.json запись zvec-mcp с командой uvx, аргументом zvec-mcp-server и OPENAI_API_KEY в блоке env, затем перезапустите приложение. Проверить сервер без клиента можно через npx @modelcontextprotocol/inspector python -m zvec_mcp.
Нужен ли ключ OpenAI?
Только для трех инструментов с эмбеддингами: generate_dense_embedding, embedding_write и embedding_search. Остальные 14 работают с готовыми векторами. Модель по умолчанию text-embedding-3-small, ее меняет OPENAI_EMBEDDING_MODEL.
Какие индексы и метрики доступны?
Векторные индексы HNSW, IVF и FLAT, скалярный INVERT. Метрики: COSINE, IP и L2. Для многовекторного поиска доступны слияние с весами и RRF.
Работает ли сервер с Cursor?
Да, Cursor указан среди клиентов, конфигурация такая же, как для Claude Desktop. Файл настроек зависит от клиента, например mcp.json.
На каких системах работает сервер?
Нужен Python 3.10–3.14 на Linux (x86_64 и ARM64), macOS (ARM64) или Windows (x86_64). Другие сочетания не заявлены.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыСкилл Zvec ведет агента по встроенной векторной базе: схема коллекции, гибридный поиск, RAG и мультимодальные запросы
MCP-сервер для Milvus
MCP Server for Milvus
Официальный MCP-сервер Zilliz: агент ищет по векторам и тексту, управляет коллекциями и данными в Milvus
Официальный MCP-сервер векторной базы Chroma: коллекции, документы, семантический и полнотекстовый поиск
Официальный MCP-сервер Pinecone: поиск по документации, создание индексов, загрузка и поиск записей прямо из агента
Локальный MCP-сервер, который превращает папку с документами в базу знаний с гибридным поиском для Claude Code и Cursor
Самохостинг RAG-приложение с веб-интерфейсом и встроенным MCP-сервером: документы, Qdrant, ответы с источниками.
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| Zvec MCP — векторная база для агента (эта карточка) | да | API-ключ | 13 | |
| zvec-grep | нет | не нужна | 4 229 | утилита поиска ripgrep, BM25 и векторов по файлам, а здесь управление коллекциями Zvec |
| Qdrant MCP Server | да | ключ необязателен | 1 563 | сервер для векторной базы Qdrant, а здесь встраиваемая база Zvec без отдельного сервера |
| Chroma MCP Server | да | не нужна | 601 | сервер для векторной базы Chroma, а здесь индексы HNSW, IVF, FLAT и многовекторный поиск Zvec |
Коротко о README
Пакет ставится из PyPI или из исходников и запускается командой python -m zvec_mcp. Есть примеры конфигурации для Qoder и Claude Desktop, пример из трех вызовов (создать коллекцию, записать с эмбеддингом, найти) и список инструментов по группам. Входные данные проверяет Pydantic v2. Лицензия Apache 2.0.