Better Qdrant MCP Server

Integrations

  • Utilizes .env files for configuration of API keys, endpoints, and other server settings.

  • Requires Node.js runtime environment (version 18.0.0 or higher) to operate the MCP server.

  • Integrates with Ollama for local embedding models, supporting document embedding and semantic search functionality.

Mejor servidor Qdrant MCP

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para mejorar la funcionalidad de la base de datos vectorial de Qdrant. Este servidor proporciona herramientas para gestionar colecciones de Qdrant, añadir documentos y realizar búsquedas semánticas.

Características

  • Lista de colecciones : Ver todas las colecciones de Qdrant disponibles
  • Agregar documentos : procese y agregue documentos a una colección de Qdrant con varios servicios de integración
  • Buscar : Realice búsquedas semánticas en su base de datos de vectores
  • Eliminar colección : elimine colecciones de su base de datos de Qdrant

Instalación

npm install -g better-qdrant-mcp-server

O úselo directamente con npx:

npx better-qdrant-mcp-server

Configuración

El servidor utiliza variables de entorno para la configuración. Puede configurarlas en un archivo .env en la raíz del proyecto:

# Qdrant Configuration QDRANT_URL=http://localhost:6333 QDRANT_API_KEY=your_api_key_if_needed # Embedding Service API Keys OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key OPENROUTER_API_KEY=your_openrouter_api_key OLLAMA_ENDPOINT=http://localhost:11434

Servicios de incrustación compatibles

  • OpenAI : Requiere una clave API
  • OpenRouter : requiere una clave API
  • Ollama : modelos de incrustación local (punto final predeterminado: http://localhost:11434 )
  • FastEmbed : modelos de incrustación local

Uso con Claude

Para utilizar este servidor MCP con Claude, agréguelo a su archivo de configuración de MCP:

{ "mcpServers": { "better-qdrant": { "command": "npx", "args": ["better-qdrant-mcp-server"], "env": { "QDRANT_URL": "http://localhost:6333", "QDRANT_API_KEY": "your_api_key_if_needed", "DEFAULT_EMBEDDING_SERVICE": "ollama", "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key", "OPENAI_ENDPOINT": "https://api.openai.com/v1", "OPENROUTER_API_KEY": "your_openrouter_api_key", "OPENROUTER_ENDPOINT": "https://api.openrouter.com/v1", "OLLAMA_ENDPOINT": "http://localhost:11434", "OLLAMA_MODEL": "nomic-embed-text" } } } }

Comandos de ejemplo

Colecciones de listas

use_mcp_tool server_name: better-qdrant tool_name: list_collections arguments: {}

Agregar documentos

use_mcp_tool server_name: better-qdrant tool_name: add_documents arguments: { "filePath": "/path/to/your/document.pdf", "collection": "my-collection", "embeddingService": "openai", "chunkSize": 1000, "chunkOverlap": 200 }

Buscar

use_mcp_tool server_name: better-qdrant tool_name: search arguments: { "query": "your search query", "collection": "my-collection", "embeddingService": "openai", "limit": 5 }

Eliminar colección

use_mcp_tool server_name: better-qdrant tool_name: delete_collection arguments: { "collection": "my-collection" }

Requisitos

  • Node.js >= 18.0.0
  • Un servidor Qdrant en ejecución (local o remoto)
  • Claves API para los servicios de incrustación que desea utilizar

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

Un servidor de protocolo de contexto de modelo que permite capacidades de búsqueda semántica al proporcionar herramientas para administrar colecciones de bases de datos vectoriales de Qdrant, procesar e incrustar documentos utilizando varios servicios de incrustación y realizar búsquedas semánticas en incrustaciones vectoriales.

  1. Features
    1. Installation
      1. Configuration
        1. Supported Embedding Services
          1. Usage with Claude
            1. Example Commands
          2. Requirements
            1. License
              ID: q4eb7pk7rw