在大模型技术飞速发展的今天，AI应用的边界不断被拓展，从智能问答到自动编码，从多模态交互到企业知识管理，几乎所有创新背后都离不开强大的数据支撑，而在这股技术浪潮中，向量数据库已然成为构建智能应用的关键基础设施。
随着模型能力的增强，AI系统对信息理解与检索的需求也愈发复杂，传统的结构化或全文检索数据库难以胜任这种语义层级上的关联匹配，向量检索成为更为高效的解决方案，从而为大模型的记忆、理解和推理提供坚实支撑。
基于此，百度智能云向量数据库VectorDB（新用户点击https://cloud.baidu.com/product/vdb.html?anchor=vdb-product-s...领取免费实例）作为百度智能云推出的云原生向量数据库产品，其QPS 7 倍领先开源，不仅支持高性能的向量检索，还提供了全文检索、结构化查询等丰富的数据检索能力，能够满足各类AI应用场景的需求，作为支持生成式AI工作流的核心基础设施已经在多个头部企业场景中完成规划化落地；与此同时日前热度不减的MCP（Model Context Protocol）作为一种专门被设计用于大模型应用的通信协议，将AI应用程序（如Claude Desktop和Cursor）与各种工具和服务交互，旨在实现模型与外部工具之间的高效联通，为了进一步提升大模型与数据库之间的协同效率，VectorDB产品开发者基于MCP协议开发了百度向量数据库VectorDB的MCP Server。
借助MCP Server，大模型可以直接调用数据库功能，进行诸如数据库创建、表格管理、索引设置、数据操作等一系列任务，概括来说就是让大模型在AI应用中扮演起“数据库管理员”的角色，为开发者提供智能便捷的运维体验。为了让用户快速掌握这个强大工具的使用方法，本文将分步骤具体展示如何使用MCP Server来管理向量数据库 。
环境准备
VectorDB的MCP Server 需要 Python 3.10以上版本，通过 pip install 就可以简单安装。安装完成后可以配置 MCP Server 到对应的大模型工具。
数据库信息查询
作为VectorDB的开发者，需要做的第一件事是了解一下当前数据库的情况。大模型可以通过 Database和Table相关能力准确获取到数据库中的库表信息，得到准确答案。如下所示可以准确获取到一个名为appbuilder的数据库，这个数据库包含两个主要的表：
ab_documents：用于存储文档的基本信息，总行数：11 行，内存占用：1.53KB，磁盘占用：14.17KB
ab_chunks：用于存储文档的分块信息和向量数据，总行数：5180 行，内存占用：16.39KB，磁盘占用：17.75MB
性能优化分析
除了能准确获取数据库信息，通过VectorDB的MCP Server，大模型也可以给出优化建议，发现向量数据库的索引使用情况并给出解决方案。如下所示表格是缺少向量索引，这会导致向量相似度搜索的性能较差，大模型可以通过VectorDB的MCP Server创建向量索引并且对索引进行rebuild。
数据查询
最后，对于用户来说简单通过自然语言就可以查询到想要的数据库数据，这也是一个非常便捷的功能，通过VectorDB的MCP Server 一样可以实现，可以做表过滤表达式查询，向量检索，全文检索等。
通过上述的实际操作，我们几种展示了MCP Server 在向量数据库管理方面的三个核心能力，分别是快速准确地获取数据库信息，帮助理解数据组织方式；识别和优化性能问题，特别是向量索引的管理；灵活处理不同类型的查询需求，包括精确查询和全文检索，这些能力对于构建高性能的向量检索系统至关重要。在实际应用中还需要注意几个方向，例如定期检查和优化索引、监控查询性能、根据数据规模调整系统配置等，因为这些能力对于构建高性能的向量检索系统至关重要。
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