mcp-google-sheets

{ "Qdrant": "Кррант", "Make any action on your qdrant vector database": "Сделать любые действия в векторной базе данных qdrant", "Server Address": "Адрес сервера", "API KEY": "API KEY", "The url of the Qdrant instance.": "Адрес экземпляра Qdrant.", "Enter the API Key of your Qdrant account": "Введите API ключ вашей учетной записи Qdrant", "\n### Using Qdrant cloud\n1. Connect to your [Qdrant cloud account](https://cloud.qdrant.io)\n2. Create a new cluster if it's the first time you use Qdrant\n3. Go to Data Access Control and create a new api key and copy it\n4. Go to clusters, click on the arrow `>` and copy the Cluster URL.\n\n### Using self-hosted Qdrant\nTry to create your own qdrant instance using the [documentation guides](https://qdrant.tech/documentation/guides/)\n": "\n### Используя облако Qdrant\n1. Подключитесь к вашему [облачному аккаунту Qdrant](https://cloud.qdrant.io)\n2. Создайте новый кластер, если вы используете Qdrant\n3. Перейдите в Control Data Access Control и создайте новый ключ api и скопируйте его\n4. Перейдите к кластерам, нажмите на стрелку `>` и скопируйте URL кластера.\n\n### Использование Qdrant\nПопробуйте создать свой собственный экземпляр qdrant с помощью [руководства по документам](https://qdrant.tech/documentation/guides/)\n", "Add points to collection": "Добавить очки в коллекцию", "Get Collection List": "Получить список коллекций", "Get Collection Infos": "Получить информацию о коллекции", "Delete Collection": "Удалить коллекцию", "Delete Points": "Удалить точки", "Get Points": "Получить очки", "Search Points": "Поиск точек", "Insert a point (= embedding or vector + other infos) to a specific collection, if the collection does not exist it will be created": "Вставить точку (= встраивание или вектор + другая информация) в определенную коллекцию, если коллекции не существует, она будет создана", "Get the list of all the collections of your database": "Получить список всех коллекций вашей базы данных", "Get the all the infos of a specific collection": "Получить все сведения о конкретной коллекции", "Delete a collection of your database": "Удалить коллекцию вашей базы данных", "Delete points of a specific collection": "Удалить точки определенной коллекции", "Get the points of a specific collection": "Получить очки определенной коллекции", "Search for points closest to your given vector (= embedding)": "Поиск точек ближе к заданному вектору (= встраивание)", "Collection Name": "Название коллекции", "Embeddings": "Встроение", "Embeddings Ids": "Идентификаторы встраивания", "Calculation Method of distance": "Метод расчета расстояния", "Additional Payload": "Дополнительная полезная нагрузка", "Storage": "Хранилище", "Choose Points By": "Выберите точки по", "By ids or filtering": "По идентификаторам или фильтрации", "Embedding": "Embedding", "Must Have": "Должно быть", "Must Not Have": "Не должно быть", "Negative Vector": "Отрицательный Вектор", "Limit Result": "Результат ограничен", "The name of the collection needed for this action": "Название коллекции, необходимой для этого действия", "Embeddings (= vectors) for the points": "Встраивание (= векторные) для точек", "The ids of the embeddings for the points. If not provided, the ids will be generated automatically": "Идентификаторы встраиваемых точек будут сгенерированы автоматически", "The calculation method helps to rank vectors when you want to find the closest points, the method to use depends on the model who's created the embeddings, see the documentation of your model": "Метод расчета помогает ранжировать векторы, когда вы хотите найти ближайшие точки, способ использования зависит от модели, которая создала встраивания, см. документацию вашей модели", "Please follow [payload documentation](https://qdrant.tech/documentation/concepts/payload/) to add additional information to the points.": "Пожалуйста, следуйте инструкциям [payload documentation](https://qdrant.tech/documentation/concepts/payload/), чтобы добавить дополнительную информацию к точкам.", "Define where points will be stored": "Определяет, где будут храниться точки", "The method to use to get the points": "Метод использования для получения очков", "The infos to select points": "Информация для выбора точек", "The vector (= embedding) you want to search for.": "Вектор (= встраивание), который вы хотите найти.", "If the point have this property in his payload it will be selected": "Если точка имеет это имущество в его полезной нагрузке, она будет выбрана", "If the point have this property in his payload it will not be selected": "Если точка имеет это имущество в его полезной нагрузке, она не будет выбрана", "The vector (= embedding) you want to be the farthest.": "Вектор (= встраивание) вы хотите быть дальше.", "The max number of results you want to get.": "Максимальное количество результатов, которое вы хотите получить.", "Cosine": "Cosine", "Euclidean": "Euclidean", "Dot": "Точка", "on Disk": "на диске", "On Memory": "На памяти", "Ids": "Идентификаторы", "Filtering": "Фильтрация" }