mcp-server-weaviate is an MCP server designed to seamlessly connect AI models with the Weaviate vector database. As a server within the MCP ecosystem, it facilitates efficient information retrieval and storage for AI models. This server empowers developers to augment their AI models with real-time data from Weaviate, enhancing contextual understanding and response accuracy.

Key features include configurable connections to Weaviate instances, enabling AI models to perform similarity searches and store contextual information. By leveraging Weaviate's vector search capabilities, the server allows AI models to access relevant knowledge, improving their ability to answer questions, generate content, and execute tasks. The server integrates via standard input/output or HTTP/SSE, ensuring compatibility with various AI model clients. Using mcp-server-weaviate simplifies the process of grounding AI models in external knowledge, leading to more informed and reliable AI applications. Installation is streamlined through Smithery, with configuration details provided for Claude Desktop.

Weaviate 向量搜索集成

mcp-server-weaviate 的核心功能是无缝集成 Weaviate 向量搜索引擎，为 AI 模型提供强大的语义搜索能力。它允许 AI 模型利用 Weaviate 存储的向量化数据，根据语义相似性检索相关信息。该服务器接收来自 AI 模型的查询请求，将其转换为 Weaviate 兼容的搜索请求，并将结果返回给模型。这种集成使得 AI 模型能够理解查询的含义，而不仅仅是关键词匹配，从而显著提高信息检索的准确性和相关性。例如，一个 AI 助手可以使用 mcp-server-weaviate 从包含产品描述的 Weaviate 数据库中检索与用户查询最相关的产品，即使查询中没有明确提及产品名称。技术实现上，服务器使用 Weaviate 的 Python 客户端与 Weaviate 实例通信，执行向量搜索操作。

上下文数据持久化

该服务器支持将 AI 模型的上下文数据存储到 Weaviate 中，实现长期记忆功能。通过将对话历史、用户偏好或其他相关信息向量化并存储在 Weaviate 中，AI 模型可以在后续交互中检索和利用这些信息，从而提供更加个性化和连贯的体验。例如，一个聊天机器人可以将用户的兴趣和偏好存储在 Weaviate 中，并在后续对话中根据这些信息推荐相关内容或产品。mcp-server-weaviate 通过定义特定的 Weaviate schema 来存储上下文数据，并提供 API 接口供 AI 模型写入和读取数据。这解决了 AI 模型缺乏长期记忆的问题，使其能够更好地理解用户意图并提供更智能的服务。

灵活的数据管理

mcp-server-weaviate 允许开发者自定义用于搜索和存储的 Weaviate 集合（collection），从而实现灵活的数据管理。开发者可以根据自己的需求创建不同的集合，并配置相应的索引和向量化策略。这种灵活性使得 mcp-server-weaviate 可以适应各种不同的应用场景和数据类型。例如，开发者可以创建一个用于存储产品信息的集合，和一个用于存储用户评论的集合，并使用不同的向量化模型对它们进行处理。通过命令行参数 --search-collection-name 和 --store-collection-name，开发者可以指定用于搜索和存储的集合名称。

技术实现

mcp-server-weaviate 基于 Python 构建，利用 FastAPI 框架提供 API 接口。它使用 Weaviate 的 Python 客户端与 Weaviate 实例进行通信，并支持通过环境变量或命令行参数配置 Weaviate 的连接信息和 API 密钥。服务器采用模块化设计，易于扩展和定制。例如，开发者可以添加自定义的 API 接口来支持特定的数据处理需求，或者集成其他的向量化模型来提高搜索的准确性。