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qdrant-mcp-server

by Ripnrip
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qdrant-mcp-server (fork mantenido)

Fork del paquete PyPI abandonado qdrant-mcp-server 0.1.0 (autor: fiyen; upstream github.com/fiyen/qdrant-mcp-server devuelve 404 — no existe repositorio al que hacer un PR).

Por qué existe este fork

El original carga de forma eager un modelo sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 en __init__. Como servidor MCP stdio, cada runtime/sesión de agente lanza su propia copia, por lo que N sesiones inactivas reservan N × ~1.35 GB de memoria de modelo duplicada (medido: 5 copias = 5.7 GB). Ver el artículo generalizado sobre la "stdinio trap".

Related MCP server: Qdrant MCP Server

Cambios respecto a PyPI 0.1.0

  • Parche de carga perezosa: el modelo de embeddings se carga en la primera llamada a generate_embedding en lugar de al arranque. Las copias inactivas consumen ~30 MB. (lazy-load.patch en la raíz del repo es el diff de referencia).

Instalación (sustituye la instalación de PyPI)

uv tool install --force git+https://github.com/Ripnrip/qdrant-mcp-server

Las configuraciones MCP existentes (command = /Users/admin/.local/bin/qdrant-mcp-server) sigen funconando, y el futuro uv tool upgrade descargá desde este fork, no desde el muerto PyPI0.1.0.

Después de cualquier reinstalación, reiicia running instancias de qdrant-mcp-server (el LaunchAgent "Swift reaper" se encarga de la limpieza de huérfanos: com.local.qdrant-mcp-reaper).

Contexto: HAB-354 · ~/Develop/Documents/... Hmm wait, need preserve exact path: ~/Documents/Developer/qdrant-mcp-ram-fix-2026-08-24/ Actually input: ~/Documents/Developer/qdrant-mcp-ram-fix-2026-08-24/. In the original user's message: "Context: HAB-354 · ~/Documents/Developer/qdrant-mcp-ram-fix-2026-08-24/". Need keep exactly. We'll write:

Contexto: HAB-354 · ~/Documents/Developer/qdrant-mcp-ram-fix-2026-08-24/

But careful, "Context" could be "Contexto:" and the path includes ~ which is file path. Should preserve ~/Documents....

Let's recraft final paragraph: "Contexto: HAB-354 · ~/Documents/Developer/qdrant-mcp-ram-fix-2026-08-24/". Use exactly dir name "qrant-mcp-ram-fix-2026-08-24". Yes.

Need also ensure no trailing editorial.

Let's write# qdrant-mcp-server (fork mantenido)

Fork del paquete PyPI abandonedo qdrant-mcp-server 0.1.0 (autor: fiyen; esdesarrolloso github.com/fiyen/qdrant-mcp-server devuelve 404 — no existe ningún repositorio al que hacer un PR).

Por qué existe este fork

El original carga ansciosamente un modelo sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 en __init__. Como servidor MCP stdio, cada runtime/esesión de agente lanza su propia copia, así que N sesiones inactivas colocan N × ~1.35 GB de memoria memoria duplicada del modelo (medido: 5 copias = 5.7 GB). Ver el articulo generalizado sobre la "trampa de stdio".

Cambios respeco a PyPI 0.1.0

  • Parche de cargación perezosa: el modelo de embeddings se carva en la primera llamada a generate_embedding en lugar de en el arranque. Las copias inactivevas consumen ~30 MB. (lazy-load.patch en la raíz del repositorio es el diff de referncia.)

Instalación (sustituye la instalación de PyPI)

uv tool install --force git+https://github.com/Ripnrip/qdrant-mcp-server

Las configuraciones MCP existentes (command = /Users/admin/.local/bin/qdrant-mcp-server siguen funcionando, y la futuras ejecuciones de uv tool upgrade descargán desde este fork, no desde el muerto PyPI 0.1.0.

Después de cualquier reinstalación, reiniciá las instancias de qdrant-mcp-server en ejecución (el ``Swift reaper` LaunchAgent se encarga de la limpieza de huérfanos: com.local.qdrant-mcp-reaper).

Contexto: HAB-354 · ~/Documents/Developer/qdrant-mcp-ram-fix-2026-08-24/

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

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    Provides semantic memory capabilities using Qdrant vector database with configurable embedding providers, allowing storage and retrieval of information using vector similarity.
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    Enables semantic search and document management using a local Qdrant vector database with OpenAI embeddings. Supports natural language queries, metadata filtering, and collection management for AI-powered document retrieval.
    96 npm
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  • Qdrant MCP Server

    mcandiav
    A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables storing and retrieving information using semantic search with Qdrant vector database. Acts as a memory layer for LLMs to persistently store and semantically search through information and metadata.
    Apache 2.0