Recuperar servidor MCP de Qdrant
Servidor MCP para búsqueda semántica con base de datos vectorial Qdrant.
Características
- Búsqueda semántica en múltiples colecciones
- Soporte para múltiples consultas
- Recuento de resultados configurable
- Seguimiento de la fuente de la colección
Nota : El servidor se conecta a una instancia de Qdrant especificada por URL.
Nota 2 : La primera recuperación puede ser más lenta, ya que el servidor MCP descarga el modelo de inserción requerido.
API
Herramientas
- qdrant_retrieve
- Recupera documentos semánticamente similares de múltiples colecciones de almacenes de vectores de Qdrant en función de múltiples consultas
- Entradas:
collectionNames
(string[]): Nombres de las colecciones de Qdrant en las que se realizará la búsquedatopK
(número): Número de documentos similares principales para recuperar (predeterminado: 3)query
(string[]): Matriz de textos de consulta para buscar
- Devoluciones:
results
: Matriz de documentos recuperados con:query
: La consulta que produjo este resultadocollectionName
: Nombre de la colección de donde proviene este resultadotext
: Contenido del texto del documentoscore
: Puntuación de similitud entre 0 y 1
Uso con Claude Desktop
Agregue esto a su claude_desktop_config.json
:
Opciones de línea de comandos
This server cannot be installed
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Permite la búsqueda semántica en múltiples colecciones de bases de datos vectoriales Qdrant, admitiendo la capacidad de múltiples consultas y proporcionando una recuperación de documentos semánticamente relevante con recuentos de resultados configurables.
Related MCP Servers
- -securityFlicense-qualityEnables LLMs to perform semantic search and document management using ChromaDB, supporting natural language queries with intuitive similarity metrics for retrieval augmented generation applications.Last updated -Python
- -securityAlicense-qualityProvides 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 -54TypeScriptApache 2.0
- -securityAlicense-qualityA 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.Last updated -89TypeScriptMIT License
- -securityFlicense-qualityThis server enables semantic search capabilities using Qdrant vector database and OpenAI embeddings, allowing users to query collections, list available collections, and view collection information.Last updated -2Python