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 búsqueda
  - topK (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 resultado
    - collectionName : Nombre de la colección de donde proviene este resultado
    - text : Contenido del texto del documento
    - score : Puntuación de similitud entre 0 y 1

Uso con Claude Desktop

Agregue esto a su claude_desktop_config.json :

{
  "mcpServers": {
    "qdrant": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@gergelyszerovay/mcp-server-qdrant-retrive"],
      "env": {
        "QDRANT_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Opciones de línea de comandos

MCP server for semantic search with Qdrant vector database.

Options
  --enableHttpTransport      Enable HTTP transport [default: false]
  --enableStdioTransport     Enable stdio transport [default: true]
  --enableRestServer         Enable REST API server [default: false]
  --mcpHttpPort=<port>       Port for MCP HTTP server [default: 3001]
  --restHttpPort=<port>      Port for REST HTTP server [default: 3002]
  --qdrantUrl=<url>          URL for Qdrant vector database [default: http://localhost:6333]
  --embeddingModelType=<type> Type of embedding model to use [default: Xenova/all-MiniLM-L6-v2]
  --help                     Show this help message

Environment Variables
  QDRANT_API_KEY            API key for authenticated Qdrant instances (optional)

Examples
  $ mcp-qdrant --enableHttpTransport
  $ mcp-qdrant --mcpHttpPort=3005 --restHttpPort=3006
  $ mcp-qdrant --qdrantUrl=http://qdrant.example.com:6333
  $ mcp-qdrant --embeddingModelType=Xenova/all-MiniLM-L6-v2

This server cannot be installed

-

security - not tested

A

license - permissive license

-

quality - not tested

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.

Appeared in Searches

A vector database for efficient similarity search and AI applications