Servidor de memoria MCP con persistencia Qdrant
Este servidor MCP proporciona una implementación de gráfico de conocimiento con capacidades de búsqueda semántica impulsadas por la base de datos vectorial Qdrant.
Características
- Representación de conocimiento basada en gráficos con entidades y relaciones
- Persistencia basada en archivos (memory.json)
- Búsqueda semántica utilizando la base de datos vectorial Qdrant
- Integraciones de OpenAI para similitud semántica
- Compatibilidad con HTTPS y proxy inverso
- Compatibilidad con Docker para una implementación sencilla
Variables de entorno
Se requieren las siguientes variables de entorno:
# OpenAI API key for generating embeddings
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
# Qdrant server URL (supports both HTTP and HTTPS)
QDRANT_URL=https://your-qdrant-server
# Qdrant API key (if authentication is enabled)
QDRANT_API_KEY=your-qdrant-api-key
# Name of the Qdrant collection to use
QDRANT_COLLECTION_NAME=your-collection-name
Configuración
Configuración local
- Instalar dependencias:
- Construir el servidor:
Configuración de Docker
- Construya la imagen de Docker:
docker build -t mcp-qdrant-memory .
- Ejecute el contenedor Docker con las variables de entorno requeridas:
docker run -d \
-e OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key \
-e QDRANT_URL=http://your-qdrant-server:6333 \
-e QDRANT_COLLECTION_NAME=your-collection-name \
-e QDRANT_API_KEY=your-qdrant-api-key \
--name mcp-qdrant-memory \
mcp-qdrant-memory
Agregar a la configuración de MCP:
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "/bin/zsh",
"args": ["-c", "cd /path/to/server && node dist/index.js"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
"QDRANT_API_KEY": "your-qdrant-api-key",
"QDRANT_URL": "http://your-qdrant-server:6333",
"QDRANT_COLLECTION_NAME": "your-collection-name"
},
"alwaysAllow": [
"create_entities",
"create_relations",
"add_observations",
"delete_entities",
"delete_observations",
"delete_relations",
"read_graph",
"search_similar"
]
}
}
}
Herramientas
Gestión de entidades
create_entities : Crea múltiples entidades nuevascreate_relations : Crea relaciones entre entidadesadd_observations : Agregar observaciones a las entidadesdelete_entities : Eliminar entidades y sus relacionesdelete_observations : Eliminar observaciones específicasdelete_relations : Eliminar relaciones específicasread_graph : Obtenga el gráfico de conocimiento completo
Búsqueda semántica
search_similar : Busca entidades y relaciones semánticamente similaresinterface SearchParams {
query: string; // Search query text
limit?: number; // Max results (default: 10)
}
Detalles de implementación
El servidor mantiene dos formas de persistencia:
- Basado en archivos (memory.json):
- Estructura completa del gráfico de conocimiento
- Acceso rápido al gráfico completo
- Se utiliza para operaciones gráficas
- Base de datos vectorial de Qdrant:
- Incrustaciones semánticas de entidades y relaciones
- Permite la búsqueda de similitud
- Sincronizado automáticamente con el almacenamiento de archivos
Sincronización
Cuando se modifican entidades o relaciones:
- Los cambios se escriben en memory.json
- Las incrustaciones se generan utilizando OpenAI
- Los vectores se almacenan en Qdrant
- Ambos sistemas de almacenamiento se mantienen consistentes
Proceso de búsqueda
Al buscar:
- El texto de la consulta se convierte en incrustación
- Qdrant realiza una búsqueda de similitud
- Los resultados incluyen tanto entidades como relaciones
- Los resultados se clasifican por similitud semántica.
Ejemplo de uso
// Create entities
await client.callTool("create_entities", {
entities: [{
name: "Project",
entityType: "Task",
observations: ["A new development project"]
}]
});
// Search similar concepts
const results = await client.callTool("search_similar", {
query: "development tasks",
limit: 5
});
Configuración de HTTPS y proxy inverso
El servidor admite la conexión a Qdrant mediante HTTPS y proxies inversos. Esto resulta especialmente útil cuando:
- Ejecutar Qdrant detrás de un proxy inverso como Nginx o Apache
- Uso de certificados autofirmados
- Requerir configuraciones SSL/TLS personalizadas
Configuración con un proxy inverso
- Configure su proxy inverso (ejemplo usando Nginx):
server {
listen 443 ssl;
server_name qdrant.yourdomain.com;
ssl_certificate /path/to/cert.pem;
ssl_certificate_key /path/to/key.pem;
location / {
proxy_pass http://localhost:6333;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
}
}
- Actualice sus variables de entorno:
QDRANT_URL=https://qdrant.yourdomain.com
Consideraciones de seguridad
El servidor implementa un manejo robusto de HTTPS con:
- Configuración personalizada de SSL/TLS
- Opciones adecuadas de verificación de certificados
- Agrupación de conexiones y keepalive
- Reintento automático con retroceso exponencial
- Tiempos de espera configurables
Solución de problemas de conexiones HTTPS
Si experimenta problemas de conexión:
- Verifique sus certificados:
openssl s_client -connect qdrant.yourdomain.com:443
- Pruebe la conectividad directa:
curl -v https://qdrant.yourdomain.com/collections
- Verifique si hay alguna configuración de proxy:
Contribuyendo
- Bifurcar el repositorio
- Crear una rama de características
- Realiza tus cambios
- Enviar una solicitud de extracción
Licencia
Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)