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MCP Qdrant Server with OpenAI Embeddings

by amansingh0311
GitHub
Python
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Integrations

  • Provides semantic search capabilities using OpenAI embeddings to convert text into vector representations for search queries

OpenAI 埋め込みを備えた MCP Qdrant サーバー

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。

特徴

  • OpenAI埋め込みを使用したQdrantコレクションのセマンティック検索
  • 利用可能なコレクションの一覧
  • コレクション情報を見る

前提条件

  • Python 3.10以降がインストールされている
  • Qdrantインスタンス（ローカルまたはリモート）
  • OpenAI APIキー

インストール

  1. このリポジトリをクローンします:
    git clone https://github.com/yourusername/mcp-qdrant-openai.git cd mcp-qdrant-openai
  2. 依存関係をインストールします:
    pip install -r requirements.txt

構成

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）

使用法

サーバーを直接実行する

python mcp_qdrant_server.py

MCP CLIで実行

mcp dev mcp_qdrant_server.py

Claude Desktopへのインストール

mcp install mcp_qdrant_server.py --name "Qdrant-OpenAI"

利用可能なツール

クエリコレクション

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)

リストコレクション

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。

コレクション情報

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での使用例

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。

What collections are available in my Qdrant database? Search for documents about climate change in my "documents" collection. Show me information about the "articles" collection.

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

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。

  1. Features
    1. Prerequisites
      1. Installation
        1. Configuration
          1. Usage
            1. Run the server directly
            2. Run with MCP CLI
            3. Installing in Claude Desktop
          2. Available Tools
            1. query_collection
            2. list_collections
            3. collection_info
          3. Example Usage in Claude Desktop

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              This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.
              Last updated -
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              448
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            • RagDocs MCP Server

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              Provides RAG capabilities for semantic document search using Qdrant vector database and Ollama/OpenAI embeddings, allowing users to add, search, list, and delete documentation with metadata support.
              Last updated -
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              A server that provides data retrieval capabilities powered by Chroma embedding database, enabling AI models to create collections over generated data and user inputs, and retrieve that data using vector search, full text search, and metadata filtering.
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              Python
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              A Model Context Protocol server that enables semantic search capabilities by providing tools to manage Qdrant vector database collections, process and embed documents using various embedding services, and perform semantic searches across vector embeddings.
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              TypeScript
              MIT License

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            ID: x53v2khvkh