/ Diretório / Playground / Weaviate Claude Skills
← Todos os servidores ↗ GitHub
● Comunidade saskinosie 🔑 Requer sua chave

Weaviate Claude Skills

por saskinosie · saskinosie/weaviate-claude-skills

Weaviate local de ponta a ponta de Claude - configuração, conexão, esquema, ingestão e RAG em cinco habilidades específicas.

saskinosie/weaviate-claude-skills é um pequeno mercado de cinco habilidades que cobrem o fluxo de trabalho do Weaviate: weaviate-local-setup (docker-compose), weaviate-connection (verificação de integridade + autenticação), weaviate-collection-manager (esquema e administrador de coleção), weaviate-data-ingestion (importação única + lote + arquivo) e weaviate-query-agent (pesquisa semântica, filtros, híbrido, RAG). Funciona com Claude.ai e Claude Desktop; você traz o cofre de documentos e as habilidades para lidar com o encanamento de banco de dados vetorial.

▶ Ver demo 📦 Instalar 💡 Casos de uso

Por que usar

Principais recursos

Demo ao vivo

Como fica na prática

weaviate-claude-skills.replay ▶ pronto
0/0

Instalação

Repositório do autor · Documentação oficial de Skills do Claude

Casos de uso

Usos do mundo real: Weaviate Claude Skills

Levante um RAG local sobre seus documentos em menos de uma hora

👤 Desenvolvedores iniciando um protótipo RAG local ⏱ ~60 min intermediate

Quando usar: Você deseja conversar com seus próprios documentos sem enviá-los a um fornecedor de nuvem.

Fluxo
  1. Docker-start Weaviate
    Use weaviate-local-setup para iniciar o docker-compose para um Weaviate local.✓ Copiado
    → docker ps mostra weaviate saudável em 8080
  2. Crie uma coleção
    Crie uma coleção 'Docs' com campos: título(texto), corpo(texto), source_url(texto).✓ Copiado
    → Esquema aplicado; weaviate-collection-manager retorna configuração
  3. Ingerir
    Ingerir todos os .md em ./docs como objetos em 'Docs'.✓ Copiado
    → Progresso do lote relatado; objetos visíveis via consulta
  4. Perguntar
    Use weaviate-query-agent: 'Como rotacionamos as chaves de API?'✓ Copiado
    → A resposta cita source_url da coleção Docs

Resultado: Um RAG local executável no qual você pode iterar.

Armadilhas
  • Ingestão de PDFs gigantes inteiros sem fragmentação — Pedaço de aproximadamente 500 tokens; deixe o modelo de ingestão da habilidade cuidar disso
Combine com: filesystem

Iterar um esquema de coleção sem chamadas manuais de API

👤 Equipes refinando seu esquema vetorial ⏱ ~20 min intermediate

Quando usar: RAG inicial – seu esquema muda semanalmente e você não deseja comandos curl.

Fluxo
  1. Inspecione o esquema atual
    Mostre o esquema para 'Docs' - campos, vetorizador, configuração de índice.✓ Copiado
    → Configuração completa retornada
  2. Proponha uma mudança
    Adicione uma propriedade enum de 'idioma' (en/zh/ja); fique com o resto.✓ Copiado
    → Plano de migração + advertência de backup
  3. Aplicar
    Aplicar; reindexar os 500 objetos existentes.✓ Copiado
    → O trabalho progride; conta reconciliar

Resultado: O esquema evoluiu com segurança com a consciência do custo de reindexação.

Armadilhas
  • Supondo que as remoções de propriedades sejam gratuitas — Algumas alterações requerem reincorporação; a habilidade sinaliza quando é barato versus caro

Pesquisa híbrida + filtro para respostas confiáveis

👤 Qualquer pessoa enviando RAG para usuários reais ⏱ ~15 min intermediate

Quando usar: A pesquisa semântica pura perde termos de correspondência exata; híbrido (BM25 + vetor) corrige isso.

Fluxo
  1. Execute consultas híbridas
    Consulta 'código de erro SAML SSO 42', alfa = 0,5 (saldo semântico + palavra-chave).✓ Copiado
    → Os principais sucessos incluem a correspondência literal '42', mas também aquelas conceitualmente relacionadas
  2. Filtros de camada
    Filtre idioma='en' e source_url contém '/docs/auth/'.✓ Copiado
    → Os acessos diminuíram; a resposta permanece citada

Resultado: Maior precisão em consultas de termos exatos sem perda de recall.

Combine com: local-rag

Combinações

Combine com outros MCPs para 10× de alavancagem

weaviate-claude-skills + filesystem

Ingerir arquivos locais por meio do sistema de arquivos MCP e, em seguida, consultar por meio da habilidade

Liste todas as remarcações em ./docs, ingerir em 'Docs' do Weaviate e, em seguida, pesquisar híbridamente a pergunta.✓ Copiado
weaviate-claude-skills + local-rag

Compare abordagens - apenas embeddings vs índice estruturado do Weaviate

Para este corpus, compare o local-rag com o híbrido Weaviate em 10 questões de avaliação.✓ Copiado
weaviate-claude-skills + qdrant

Avalie a escolha do banco de dados vetorial em sua carga de trabalho

Execute o mesmo conjunto de avaliação em Weaviate e Qdrant; latência do relatório + MRR.✓ Copiado

Ferramentas

O que este MCP expõe

FerramentaEntradasQuando chamarCusto
weaviate-local-setup (SKILL) (none) Apenas na primeira vez - traz à tona o Weaviate local 0
weaviate-connection (SKILL) URL + API key Verifique a acessibilidade e a autenticação 0
weaviate-collection-manager (SKILL) schema ops Crie, inspecione ou desenvolva uma coleção 0
weaviate-data-ingestion (SKILL) object(s) or file paths Inserção única, inserção em lote ou importação de arquivo 0
weaviate-query-agent (SKILL) query + filters + alpha Pesquisa semântica/híbrida e respostas RAG 0

Custo e limites

O que custa rodar

Cota de API
Nenhum – o Weaviate é executado localmente
Tokens por chamada
Consulta + tamanho do bloco recuperado
Monetário
Gratuito para locais. Weaviate Cloud tem seu próprio preço se você migrar posteriormente.
Dica
Chunk intencionalmente (~500 tokens); pedaços grandes desperdiçam armazenamento e contexto.

Segurança

Permissões, segredos, alcance

Armazenamento de credenciais: Crie chaves de API em .env, não em arquivos de habilidades. O desenvolvedor local pode pular a autenticação, mas não expõe a porta.
Saída de dados: Nada sai da sua máquina para configuração local. O Cloud Weaviate envia para seu endpoint configurado.

Solução de problemas

Erros comuns e correções

Conexão recusada 8080

O contêiner Weaviate não está em execução. docker compose up -d em weaviate-local-setup.

Verificar: curl localhost:8080/v1/.well-known/ready
A alteração do esquema falha

Algumas alterações de propriedade exigem a recriação da coleção. Exportar, descartar, recriar, reingerir.

Verificar: weaviate-collection-manager diff output
Consultas lentas

Verifique os parâmetros do índice HNSW e se o vetorizador está configurado corretamente. Evite substitutos de texto completo em campos não indexados.

Verificar: Query explain in the skill's debug mode

Alternativas

Weaviate Claude Skills vs. outros

AlternativaQuando usarTroca
qdrantVocê prefere a API do Qdrant e o desempenho do RustSDK diferente; capacidades semelhantes
local-ragVocê quer um RAG local leve sem um banco de dados vetorialMenos flexível; sem esquema
neo4jSeus dados são relacionais/gráficos, não vetoriaisModelo diferente

Mais

Recursos

📖 Leia o README oficial no GitHub

🐙 Ver issues abertas

🔍 Ver todos os 400+ servidores MCP e Skills