Qdrant Persistence 搭載 MCP メモリサーバー

鍛冶屋のバッジ

この MCP サーバーは、Qdrant ベクターデータベースを活用したセマンティック検索機能を備えたナレッジグラフ実装を提供します。

特徴

エンティティと関係性を用いたグラフベースの知識表現
ファイルベースの永続性（memory.json）
Qdrantベクターデータベースを使用したセマンティック検索
意味的類似性のためのOpenAI埋め込み
リバースプロキシ互換性を備えたHTTPSサポート
簡単に導入できるDockerサポート

環境変数

次の環境変数が必要です。

# 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

設定

ローカルセットアップ

依存関係をインストールします:

npm install

サーバーを構築します。

npm run build

Dockerのセットアップ

Docker イメージをビルドします。

docker build -t mcp-qdrant-memory .

必要な環境変数を使用して Docker コンテナを実行します。

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

MCP 設定に追加:

{ "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" ] } } }

ツール

エンティティ管理

create_entities : 複数の新しいエンティティを作成する
create_relations : エンティティ間の関係を作成する
add_observations : エンティティに観測を追加する
delete_entities : エンティティとその関係を削除する
delete_observations : 特定の観測を削除する
delete_relations : 特定のリレーションを削除する
read_graph : 完全なナレッジグラフを取得する

セマンティック検索

search_similar : 意味的に類似したエンティティと関係を検索する
interface SearchParams { query: string; // Search query text limit?: number; // Max results (default: 10) }

実装の詳細

サーバーは 2 つの形式の永続性を維持します。

ファイルベース (memory.json):
- 完全な知識グラフ構造
- 完全なグラフへの高速アクセス
- グラフ操作に使用される
Qdrant ベクター DB:
- 実体と関係の意味的埋め込み
- 類似検索を可能にする
- ファイルストレージと自動的に同期

同期

エンティティまたはリレーションが変更された場合:

変更はmemory.jsonに書き込まれます
埋め込みはOpenAIを使用して生成される
ベクトルはQdrantに保存されます
両方のストレージシステムは一貫性を維持

検索プロセス

検索する場合:

クエリテキストは埋め込みに変換されます
Qdrantは類似検索を実行します
結果にはエンティティと関係の両方が含まれます
結果は意味的類似性によってランク付けされます

使用例

// 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 });

HTTPSとリバースプロキシの設定

サーバーはHTTPSおよびリバースプロキシ経由でQdrantに接続できます。これは特に以下の場合に便利です。

NginxやApacheなどのリバースプロキシの背後でQdrantを実行する
自己署名証明書の使用
カスタム SSL/TLS 構成の要求

リバースプロキシの設定

リバースプロキシを構成します (Nginx を使用する例):

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; } }

環境変数を更新します。

QDRANT_URL=https://qdrant.yourdomain.com

セキュリティに関する考慮事項

サーバーは、以下を使用して堅牢な HTTPS 処理を実装します。

カスタムSSL/TLS構成
適切な証明書検証オプション
接続プールとキープアライブ
指数バックオフによる自動再試行
設定可能なタイムアウト

HTTPS接続のトラブルシューティング

接続の問題が発生した場合:

証明書を確認します:

openssl s_client -connect qdrant.yourdomain.com:443

直接接続をテストします。

curl -v https://qdrant.yourdomain.com/collections

プロキシ設定を確認します:

env | grep -i proxy

貢献

リポジトリをフォークする
機能ブランチを作成する
変更を加える
プルリクエストを送信する

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

MCP Memory Server with Qdrant Persistence