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Glama
amansingh0311

MCP Qdrant Server with OpenAI Embeddings

Servidor MCP Qdrant con incrustaciones de OpenAI

Este servidor MCP proporciona capacidades de búsqueda vectorial utilizando la base de datos vectorial Qdrant e incrustaciones OpenAI.

Características

  • Búsqueda semántica en colecciones de Qdrant mediante incrustaciones de OpenAI

  • Lista de colecciones disponibles

  • Ver información de la colección

Related MCP server: Qdrant MCP Server

Prerrequisitos

  • Python 3.10+ instalado

  • Instancia de Qdrant (local o remota)

  • Clave API de OpenAI

Instalación

  1. Clonar este repositorio:

    git clone https://github.com/yourusername/mcp-qdrant-openai.git
    cd mcp-qdrant-openai
  2. Instalar dependencias:

    pip install -r requirements.txt

Configuración

Establezca las siguientes variables de entorno:

  • OPENAI_API_KEY : Su clave API de OpenAI

  • QDRANT_URL : URL a su instancia de Qdrant (predeterminado: " http://localhost:6333 ")

  • QDRANT_API_KEY : Su clave API de Qdrant (si corresponde)

Uso

Ejecutar el servidor directamente

python mcp_qdrant_server.py

Ejecutar con MCP CLI

mcp dev mcp_qdrant_server.py

Instalación en Claude Desktop

mcp install mcp_qdrant_server.py --name "Qdrant-OpenAI"

Herramientas disponibles

colección de consultas

Busque en una colección Qdrant utilizando la búsqueda semántica con incrustaciones de OpenAI.

  • collection_name : Nombre de la colección de Qdrant para buscar

  • query_text : La consulta de búsqueda en lenguaje natural

  • limit : Número máximo de resultados a devolver (predeterminado: 5)

  • model : modelo de incrustación de OpenAI a utilizar (predeterminado: text-embedding-3-small)

listas_colecciones

Enumere todas las colecciones disponibles en la base de datos Qdrant.

información de la colección

Obtenga información sobre una colección específica.

  • collection_name : Nombre de la colección sobre la que se obtendrá información

Ejemplo de uso en Claude Desktop

Una vez instalado en Claude Desktop, puedes utilizar las herramientas de la siguiente manera:

What collections are available in my Qdrant database?

Search for documents about climate change in my "documents" collection.

Show me information about the "articles" collection.
F
license - not found
-
quality - not tested
D
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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