mcp-server-qdrantofficial
A
securityA
licenseA
qualityThis repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.
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Python
Apache 2.0
Provides semantic search capabilities using OpenAI embeddings to convert text into vector representations for search queries
この MCP サーバーは、Qdrant ベクター データベースと OpenAI 埋め込みを使用したベクター検索機能を提供します。
次の環境変数を設定します。
OPENAI_API_KEY
: OpenAI API キーQDRANT_URL
: QdrantインスタンスへのURL(デフォルト: " http://localhost:6333 ")QDRANT_API_KEY
: Qdrant APIキー(該当する場合)OpenAI 埋め込みによるセマンティック検索を使用して Qdrant コレクションを検索します。
collection_name
: 検索するQdrantコレクションの名前query_text
: 自然言語で検索クエリlimit
: 返される結果の最大数(デフォルト: 5)model
: 使用する OpenAI 埋め込みモデル (デフォルト: text-embedding-3-small)Qdrant データベース内の利用可能なすべてのコレクションを一覧表示します。
特定のコレクションに関する情報を取得します。
collection_name
: 情報を取得するコレクションの名前Claude Desktop にインストールすると、次のようなツールを使用できるようになります。
This server cannot be installed
このサーバーは、Qdrant ベクター データベースと OpenAI 埋め込みを使用したセマンティック検索機能を有効にし、ユーザーがコレクションを照会したり、利用可能なコレクションを一覧表示したり、コレクション情報を表示したりできるようにします。