Qdrant용 MCP 서버
Qdrant 벡터 데이터베이스에서 정보를 저장하고 검색하기 위한 MCP(Machine Control Protocol) 서버입니다.
특징
Qdrant에서 선택적 메타데이터로 텍스트 정보를 저장합니다.
저장된 정보에 대한 의미 검색
텍스트 임베딩을 위한 FastEmbed 통합
환경 기반 구성
도커 지원
Related MCP server: MCP-Ragdocs
설치
pip 사용하기
지엑스피1
출처에서
git clone https://github.com/your-org/mcp-server-qdrant.git
cd mcp-server-qdrant
make setup
구성
설정은 환경 변수를 통해 이루어집니다. .env.example 파일을 기반으로 .env 파일을 생성할 수 있습니다.
cp .env.example .env
.env 파일을 편집하여 서버를 구성합니다.
# Qdrant configuration
QDRANT_URL=http://localhost:6333
QDRANT_API_KEY=your-api-key
# Collection name
COLLECTION_NAME=memories
# Embedding provider configuration
EMBEDDING_PROVIDER=fastembed
EMBEDDING_MODEL=sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
용법
지역적으로 실행
python -m mcp_server_qdrant.main
또는 make 명령을 사용합니다.
make run
도커
docker-compose up
도구
MCP 서버는 다음과 같은 도구를 제공합니다.
큐드런트 스토어
Qdrant 데이터베이스에 정보를 저장합니다.
information: The text to store
metadata: Optional JSON metadata to associate with the text
qdrant-find
의미 검색을 사용하여 Qdrant 데이터베이스에서 정보를 검색합니다.
query: The search query
개발
테스트
make test
서식
make format
린팅
make lint
건물
make build
특허
아파치 라이선스 2.0