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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2
615
Python
Apache 2.0
该 MCP 服务器使用 Qdrant 矢量数据库和 OpenAI 嵌入提供矢量搜索功能。
设置以下环境变量:
OPENAI_API_KEY
:您的 OpenAI API 密钥QDRANT_URL
:您的 Qdrant 实例的 URL(默认值:“ http://localhost:6333 ”)QDRANT_API_KEY
:您的 Qdrant API 密钥(如果适用)使用带有 OpenAI 嵌入的语义搜索来搜索 Qdrant 集合。
collection_name
:要搜索的 Qdrant 集合的名称query_text
:自然语言的搜索查询limit
:返回的最大结果数(默认值:5)model
:要使用的 OpenAI 嵌入模型(默认值:text-embedding-3-small)列出 Qdrant 数据库中所有可用的集合。
获取有关特定集合的信息。
collection_name
:要获取信息的集合的名称一旦在 Claude Desktop 中安装完毕,您就可以使用如下工具:
This server cannot be installed
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
该服务器使用 Qdrant 矢量数据库和 OpenAI 嵌入实现语义搜索功能,允许用户查询集合、列出可用集合以及查看集合信息。
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/amansingh0311/mcp-qdrant-openai'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server