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

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

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

의미 검색 기능을 갖춘 Qdrant 벡터 데이터베이스에서 정보를 저장하고 검색할 수 있는 MCP(Machine Control Protocol) 서버입니다.

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