Weaviate Claude Skills MCP — Cas d'usage, Installer & Démo en direct

Pourquoi l'utiliser

Fonctionnalités clés

Cinq compétences couvrant le cycle de vie complet de Weaviate local
Modèle Docker-compose pour une instance locale
Ingestion par lots et importations basées sur des fichiers
Requêtes RAG avec filtres, recherche hybride et analyses
Configuration Python-venv avec exigences.txt

Démo en direct

Aperçu en pratique

weaviate-claude-skills.replay ▶ prêt

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Installer

Choisissez votre client

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "weaviate-claude-skills": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/saskinosie/weaviate-claude-skills",
        "~/.claude/skills/weaviate-claude-skills"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Ouvrez Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Redémarrez après avoir enregistré.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "weaviate-claude-skills": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/saskinosie/weaviate-claude-skills",
        "~/.claude/skills/weaviate-claude-skills"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor utilise le même schéma mcpServers que Claude Desktop. La config projet l'emporte sur la globale.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "weaviate-claude-skills": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/saskinosie/weaviate-claude-skills",
        "~/.claude/skills/weaviate-claude-skills"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cliquez sur l'icône MCP Servers dans la barre latérale Cline, puis "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "weaviate-claude-skills": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/saskinosie/weaviate-claude-skills",
        "~/.claude/skills/weaviate-claude-skills"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Même format que Claude Desktop. Redémarrez Windsurf pour appliquer.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "weaviate-claude-skills",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/saskinosie/weaviate-claude-skills",
        "~/.claude/skills/weaviate-claude-skills"
      ]
    }
  ]
}

Continue utilise un tableau d'objets serveur plutôt qu'une map.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "weaviate-claude-skills": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/saskinosie/weaviate-claude-skills",
          "~/.claude/skills/weaviate-claude-skills"
        ]
      }
    }
  }
}

Ajoutez dans context_servers. Zed recharge à chaud à la sauvegarde.

claude mcp add weaviate-claude-skills -- git clone https://github.com/saskinosie/weaviate-claude-skills ~/.claude/skills/weaviate-claude-skills

Une seule ligne. Vérifiez avec claude mcp list. Supprimez avec claude mcp remove.

Cas d'usage

Usages concrets : Weaviate Claude Skills

Organisez un RAG local sur vos documents en moins d'une heure

👤 Développeurs démarrant un prototype RAG local ⏱ ~60 min intermediate

Quand l'utiliser : Vous souhaitez discuter avec vos propres documents sans les envoyer à un fournisseur de cloud.

Prérequis

Docker + Python 3.10+ — Installez Docker Bureau ; pyenv si nécessaire
Compétences installées — git clone dans ~/.claude/skills/

Déroulement

Weaviate avec démarrage par Docker

Utilisez weaviate-local-setup pour démarrer docker-compose pour un Weaviate local.✓ Copié

→ Docker PS montre Weaviate en bonne santé sur 8080
Créer une collection

Créez une collection 'Docs' avec les champs : title(text), body(text), source_url(text).✓ Copié

→ Schéma appliqué ; weaviate-collection-manager renvoie la configuration
Ingérer

Ingérez chaque .md sous ./docs en tant qu'objets dans « Docs ».✓ Copié

→ Progression du lot signalée ; objets visibles via requête
Demander

Utilisez weaviate-query-agent : « Comment pouvons-nous alterner les clés API ? »✓ Copié

→ La réponse cite source_url de la collection Docs

Résultat : Un RAG local exécutable sur lequel vous pouvez itérer.

Pièges

Ingérer des PDF géants entiers sans les fragmenter — Morceau à ~ 500 jetons ; laissez le modèle d'ingestion de la compétence le gérer

Combiner avec : filesystem

Itérer un schéma de collection sans appels d'API manuels

👤 Les équipes affinent leur schéma vectoriel ⏱ ~20 min intermediate

Quand l'utiliser : Early RAG : votre schéma change chaque semaine et vous ne voulez pas de commandes curl.

Déroulement

Inspecter le schéma actuel

Afficher le schéma de « Docs » : champs, vectoriseur, configuration d'index.✓ Copié

→ Configuration complète renvoyée
Proposer un changement

Ajoutez une propriété d'énumération 'langue' (en/zh/ja) ; garde le reste.✓ Copié

→ Plan de migration + réserve de sauvegarde
Appliquer

Appliquer; réindexer les 500 objets existants.✓ Copié

→ Le travail progresse ; les comptes se réconcilient

Résultat : Le schéma a évolué en toute sécurité en tenant compte du coût de la réindexation.

Pièges

En supposant que les déménagements de propriété soient gratuits — Certaines modifications nécessitent une réintégration ; la compétence signale quand elle est bon marché ou chère

Recherche hybride + filtre pour des réponses fiables

👤 Toute personne expédiant RAG à de vrais utilisateurs ⏱ ~15 min intermediate

Quand l'utiliser : La recherche sémantique pure manque les termes qui correspondent exactement ; l'hybride (BM25 + vecteur) le corrige.

Déroulement

Exécuter des requêtes hybrides

Requête « Code d'erreur SAML SSO 42 », alpha = 0,5 (solde sémantique + mot-clé).✓ Copié

→ Les plus grands succès incluent le match littéral « 42 », mais aussi ceux liés au plan conceptuel.
Filtres de calque

Filter language='en' et source_url contient '/docs/auth/'.✓ Copié

→ Coups réduits ; la réponse reste citée

Résultat : Une plus grande précision sur les requêtes à terme exact sans perte de rappel.

Combiner avec : local-rag

Combinaisons

Associez-le à d'autres MCPs pour un effet X10

weaviate-claude-skills + filesystem

Ingérez des fichiers locaux via le système de fichiers MCP, puis interrogez via la compétence

Répertoriez toutes les démarques sous ./docs, ingérez dans Weaviate 'Docs', puis effectuez une recherche hybride pour la question.✓ Copié

weaviate-claude-skills + local-rag

Comparez les approches : intégrations uniquement par rapport à l'index structuré de Weaviate

Pour ce corpus, comparez l'hybride local-rag vs Weaviate sur 10 questions d'évaluation.✓ Copié

weaviate-claude-skills + qdrant

Évaluez le choix de la base de données vectorielle sur votre charge de travail

Exécutez le même ensemble d’évaluations sur Weaviate et Qdrant ; rapport de latence + MRR.✓ Copié

Outils

Ce que ce MCP expose

Outil	Entrées	Quand appeler
weaviate-local-setup (SKILL)	(none)	Première fois seulement - affiche Weaviate local
weaviate-connection (SKILL)	URL + API key	Vérifier l'accessibilité et l'authentification
weaviate-collection-manager (SKILL)	schema ops	Créer, inspecter ou faire évoluer une collection
weaviate-data-ingestion (SKILL)	object(s) or file paths	Insertion unique, insertion par lots ou importation de fichier
weaviate-query-agent (SKILL)	query + filters + alpha	Recherche sémantique/hybride et réponses RAG

Coût et limites

Coût d'exécution

Quota d'API: Aucun — Weaviate s'exécute localement
Tokens par appel: Requête + taille du morceau récupéré
Monétaire: Gratuit pour les locaux. Weaviate Cloud a son propre tarif si vous migrez ultérieurement.
Astuce: Morceau intentionnel (~ 500 jetons) ; les morceaux surdimensionnés gaspillent à la fois le stockage et le contexte.

Sécurité

Permissions, secrets, portée

Stockage des identifiants : Weaviez les clés API dans .env, pas dans les fichiers de compétences. Les développeurs locaux peuvent ignorer l'authentification mais n'exposent pas le port.

Sortie de données : Rien ne quitte votre machine pour une configuration locale. Cloud Weaviate envoie à votre point de terminaison configuré.

Weaviate local est limité à 0.0.0.0 par défaut dans de nombreuses images - limité à 127.0.0.1 si d'autres services s'exécutent sur votre réseau local.
Modèles d'intégration : si vous utilisez un vectoriseur tiers, vos morceaux vont à ce fournisseur. Gardez-le local (par exemple, text2vec-transformers) pour les données sensibles.

Dépannage

Erreurs courantes et correctifs

Connexion refusée 8080

Le conteneur Weaviate ne fonctionne pas. docker compose -d dans weaviate-local-setup.

Vérifier : curl localhost:8080/v1/.well-known/ready

Le changement de schéma échoue

Certaines modifications de propriété nécessitent une recréation de la collection. Exportez, supprimez, recréez, réingérez.

Vérifier : weaviate-collection-manager diff output

Requêtes lentes

Vérifiez les paramètres de l'index HNSW et que le vectoriseur est correctement configuré. Évitez le remplacement du texte intégral sur les champs non indexés.

Vérifier : Query explain in the skill's debug mode

Alternatives

Weaviate Claude Skills vs autres

Alternative	Quand l'utiliser	Compromis
qdrant	Vous préférez l'API de Qdrant et les performances de Rust	SDK différent ; capacités similaires
local-rag	Vous voulez un RAG local léger sans base de données vectorielle	Moins flexible ; pas de schéma
neo4j	Vos données sont relationnelles/graphiques, pas vectorielles	Modèle différent

Plus

Ressources

📖 Lire le README officiel sur GitHub

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