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Weaviate
AI 네이티브 DB 데이터베이스 및 스토리지설치 명령어
npx clawhub@latest install weaviate
설치 안내
1
환경 확인
Node.js 22 이상과 OpenClaw가 설치되어 있는지 확인하세요. 터미널에서 openclaw --version을 실행하여 확인할 수 있습니다.
2
설치 실행
위의 설치 명령어를 터미널에서 실행하세요. ClawHub가 자동으로 Weaviate을(를) ~/.openclaw/skills/ 디렉토리에 다운로드하고 설치합니다.
3
설치 확인
openclaw skills list를 실행하여 설치된 스킬 목록을 확인하고, Weaviate이(가) 목록에 표시되는지 확인하세요.
4
매개변수 설정 (선택사항)
아래 소개의 설정 안내에 따라 ~/.config/openclaw/openclaw.json5에 스킬 설정 항목을 추가하세요.
수동 설치 방법: Skill 폴더를
~/.openclaw/skills/ 또는 프로젝트의 skills/ 디렉토리에 복사하세요. 폴더에 SKILL.md 파일이 포함되어 있어야 합니다.
멀티모달 벡터 검색
GraphQL 쿼리 인터페이스
내장 벡터화 모듈
상세 소개
Weaviate MCP 서버는 Weaviate AI 네이티브 벡터 데이터베이스에 대한 완전한 조작 능력을 제공합니다. Weaviate의 내장 벡터화 모듈은 텍스트, 이미지 등의 데이터를 자동으로 벡터로 변환하므로 외부 임베딩 서비스가 필요 없습니다.
핵심 기능
- 컬렉션 관리: 컬렉션(Class) 생성 및 설정, 속성, 벡터화기, 인덱스 파라미터 정의
- 데이터 조작: 객체 삽입, 업데이트, 삭제. Weaviate가 설정된 벡터화기를 자동 호출하여 벡터 생성
- 시맨틱 검색(nearText/nearVector): 텍스트 설명이나 벡터를 통한 시맨틱 검색, 하이브리드 검색(BM25 + 벡터) 지원
- GraphQL 쿼리: Weaviate의 GraphQL API를 사용한 유연한 데이터 쿼리 및 집계
- 교차 참조: 서로 다른 컬렉션의 객체 간 참조 관계를 설정하여 그래프 형태의 데이터 구조 구현
설정 방법
{
"mcpServers": {
"weaviate": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "weaviate-mcp-server"],
"env": {
"WEAVIATE_URL": "http://localhost:8080",
"WEAVIATE_API_KEY": "your-api-key", // 클라우드 버전에 필요
"OPENAI_API_KEY": "sk-..." // text2vec-openai 모듈 사용 시
}
}
}
}
사용 시나리오
- 멀티모달 검색: 텍스트와 이미지 벡터를 결합한 교차 모달 검색
- 지식 그래프: 교차 참조를 활용하여 벡터 검색이 가능한 지식 그래프 구축
- 채팅 메모리: 대화 이력을 저장하고 시맨틱 수준의 기억 회상 구현
- 콘텐츠 관리: CMS에 지능형 검색 및 추천 기능 추가