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Weaviate Claude Skills

作者 saskinosie · saskinosie/weaviate-claude-skills

Claude 提供的端對端本機 Weaviate — 設定、連接、架構、攝取和 RAG 五項重點技能。

。 (語意搜尋、過濾器、混合、RAG)。 可與 Claude.ai 和 Claude Desktop 配合使用;您帶來了大量的文件和處理向量資料庫管道的技能。

為什麼要用

核心特性

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實際使用效果

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~/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
    }
  }
}

開啟 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。儲存後重啟應用。

~/.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 使用與 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。專案級設定優先於全域。

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
    }
  }
}

點擊 Cline 側欄中的 MCP Servers 圖示,然後選 "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
    }
  }
}

格式與 Claude Desktop 相同。重啟 Windsurf 生效。

~/.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 使用伺服器物件陣列,而非映射。

~/.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"
        ]
      }
    }
  }
}

加入 context_servers。Zed 儲存後熱重載。

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

一行命令搞定。用 claude mcp list 驗證,claude mcp remove 移除。

使用場景

實戰用法: Weaviate Claude Skills

在一個小時內為您的文件建立一個本機 RAG

👤 開發人員開始本地 RAG 原型 ⏱ ~60 min intermediate

何時使用: 您希望與自己的文件聊天,而不將其發送給雲端供應商。

前置條件
  • Docker + Python 3.10+ — 安裝Docker桌面;pyenv 如有需要
  • 技能安裝 — git 克隆到 ~/.claude/skills/
步驟
  1. Docker-啟動 Weaviate
    使用 weaviate-local-setup 為本地 Weaviate 啟動 docker-compose。✓ 已複製
    → docker ps 顯示 weaviate 在 8080 上運作正常
  2. 建立一個集合
    建立一個包含欄位的集合「文件」:標題(文字)、正文(文字)、source_url(文字)。✓ 已複製
    → 應用架構; weaviate-collection-manager 返回配置
  3. 攝取
    將 ./docs 下的每個 .md 作為「Docs」中的物件攝取。✓ 已複製
    → 報告批次進度;透過查詢可見的對象
  4. 使用 weaviate-query-agent:“我們如何輪換 API 金鑰?”✓ 已複製
    → 答案引用了文件集合中的 source_url

結果: 您可以迭代的可運行的本機 RAG。

注意事項
  • 完整攝取巨型 PDF,無需分塊 — 約 500 個代幣的區塊;讓技能的攝取範本處理它
搭配使用: filesystem

無需手動 API 呼叫即可迭代集合架構

👤 團隊完善他們的向量模式 ⏱ ~20 min intermediate

何時使用: 早期 RAG — 您的架構每週都會更改,並且您不需要curl 命令。

步驟
  1. 檢查當前架構
    顯示「文件」的架構 - 欄位、向量化器、索引配置。✓ 已複製
    → 返回完整配置
  2. 提出改變
    新增“語言”枚舉屬性(en/zh/ja);保留其餘的。✓ 已複製
    → 遷移計畫+備份警告
  3. 申請
    申請;重新索引現有 500 個物件。✓ 已複製
    → 工作有進展;計數一致

結果: 隨著對重新索引成本的認識,模式安全地發展。

注意事項
  • 假設財產清除是免費的 — 有些變更需要重新嵌入;當技能便宜或昂貴時,技能就會標記

混合搜尋+過濾器以獲得可靠的答案

👤 任何將 RAG 發送給真實用戶的人 ⏱ ~15 min intermediate

何時使用: 純語義搜尋會錯過完全匹配的術語;混合(BM25 + 向量)修復它。

步驟
  1. 執行混合查詢
    查詢“SAML SSO 錯誤代碼 42”,alpha=0.5(平衡語意+關鍵字)。✓ 已複製
    → 最熱門的匹配項包括字面上的「42」匹配項,但也包括概念上相關的匹配項
  2. 層過濾器
    過濾器 language='en' 且 source_url 包含 '/docs/auth/'。✓ 已複製
    → 點擊率縮小;答案仍被引用

結果: 準確術語查詢的精確度更高,且不會遺失召回率。

搭配使用: local-rag

組合

與其他 MCP 搭配,撬動十倍槓桿

weaviate-claude-skills + filesystem

透過檔案系統MCP攝取本機文件,然後透過技能查詢

列出 ./docs 下的所有 markdown,提取到 Weaviate 'Docs',然後混合搜尋問題。✓ 已複製
weaviate-claude-skills + local-rag

比較方法 — 僅嵌入與 Weaviate 的結構化索引

對於此語料庫,在 10 個評估問題上對 local-rag 與 Weaviate Hybrid 進行基準測試。✓ 已複製
weaviate-claude-skills + qdrant

根據您的工作負載評估向量資料庫選擇

在 Weaviate 和 Qdrant 上運行相同的評估集;報告延遲+ MRR。✓ 已複製

工具

此 MCP 暴露的能力

工具輸入參數何時呼叫成本
weaviate-local-setup (SKILL) (none) 僅限第一次 — 調出本地 Weaviate 0
weaviate-connection (SKILL) URL + API key 驗證可及性和身份驗證 0
weaviate-collection-manager (SKILL) schema ops 創建、檢查或發展集合 0
weaviate-data-ingestion (SKILL) object(s) or file paths 單次插入、批次插入或檔案匯入 0
weaviate-query-agent (SKILL) query + filters + alpha 語意/混合搜尋和 RAG 答案 0

成本與限制

運行它的成本

API 配額
無 — Weaviate 在本地運行
每次呼叫 Token 數
查詢+檢索到的區塊大小
費用
本地免費。 如果您稍後遷移,Weaviate Cloud 有自己的定價。
提示
有意分塊(約 500 個令牌);過大的區塊會浪費儲存和上下文。

安全

權限、密鑰、影響範圍

憑證儲存: Weaviate API 金鑰在 .env 中,而不是在技能文件中。 本地開發人員可以跳過身份驗證,但不要公開連接埠。
資料出站: 您的機器上沒有任何東西可以進行本地設定。 Cloud Weaviate 傳送到您設定的端點。

故障排查

常見錯誤與修復

連線被拒絕 8080

Weaviate 容器未運作。 docker compose up -d 在 weaviate-local-setup 中。

驗證: curl localhost:8080/v1/.well-known/ready
架構更改失敗

某些屬性變更需要重新建立集合。 匯出、刪除、重新建立、重新擷取。

驗證: weaviate-collection-manager diff output
查詢速度慢

檢查 HNSW 索引參數以及向量化器是否已正確配置。 避免在未索引的欄位上進行全文回退。

驗證: Query explain in the skill's debug mode

替代方案

Weaviate Claude Skills 對比其他方案

替代方案何時用它替代權衡
qdrant您喜歡 Qdrant 的 API 和 Rust 效能SDK不同;類似的能力
local-rag您想要一個沒有向量 DB 的輕量級本地 RAG靈活性較差;無架構
neo4j您的資料是關係/圖形,而不是向量型號不同

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資源

📖 閱讀 GitHub 上的官方 README

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