Skip to main content
Glama
enesjakozh
delorenj

MCP Memory Server with Qdrant Persistence

by delorenj
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
TypeScript
Remote

Qdrant Persistence를 갖춘 MCP 메모리 서버

대장간 배지

이 MCP 서버는 Qdrant 벡터 데이터베이스로 구동되는 의미 검색 기능을 갖춘 지식 그래프 구현을 제공합니다.

특징

  • 엔티티와 관계를 포함하는 그래프 기반 지식 표현

  • 파일 기반 지속성(memory.json)

  • Qdrant 벡터 데이터베이스를 사용한 의미 검색

  • 의미적 유사성을 위한 OpenAI 임베딩

  • 역방향 프록시 호환성을 갖춘 HTTPS 지원

  • 간편한 배포를 위한 Docker 지원

Related MCP server: Qdrant MCP Server

환경 변수

다음 환경 변수가 필요합니다.

지엑스피1

설정

로컬 설정

  1. 종속성 설치:

npm install

  1. 서버를 빌드하세요:

npm run build

도커 설정

  1. Docker 이미지를 빌드합니다.

docker build -t mcp-qdrant-memory .

  1. 필요한 환경 변수로 Docker 컨테이너를 실행합니다.

docker run -d \
  -e OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key \
  -e QDRANT_URL=http://your-qdrant-server:6333 \
  -e QDRANT_COLLECTION_NAME=your-collection-name \
  -e QDRANT_API_KEY=your-qdrant-api-key \
  --name mcp-qdrant-memory \
  mcp-qdrant-memory

MCP 설정에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "/bin/zsh",
      "args": ["-c", "cd /path/to/server && node dist/index.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "QDRANT_API_KEY": "your-qdrant-api-key",
        "QDRANT_URL": "http://your-qdrant-server:6333",
        "QDRANT_COLLECTION_NAME": "your-collection-name"
      },
      "alwaysAllow": [
        "create_entities",
        "create_relations",
        "add_observations",
        "delete_entities",
        "delete_observations",
        "delete_relations",
        "read_graph",
        "search_similar"
      ]
    }
  }
}

도구

엔티티 관리

  • create_entities : 여러 개의 새 엔터티를 만듭니다.

  • create_relations : 엔티티 간 관계 생성

  • add_observations : 엔티티에 관찰 추가

  • delete_entities : 엔티티와 엔티티 관계를 삭제합니다.

  • delete_observations : 특정 관찰을 삭제합니다.

  • delete_relations : 특정 관계 삭제

  • read_graph : 전체 지식 그래프를 가져옵니다

의미 검색

  • search_similar : 의미적으로 유사한 엔터티 및 관계 검색

    interface SearchParams {
  query: string;     // Search query text
  limit?: number;    // Max results (default: 10)
}

구현 세부 사항

서버는 두 가지 형태의 지속성을 유지합니다.

  1. 파일 기반(memory.json):

    • 완전한 지식 그래프 구조

    • 전체 그래프에 빠르게 접근

    • 그래프 작업에 사용됨

  2. Qdrant 벡터 DB:

    • 엔티티 및 관계의 의미적 임베딩

    • 유사성 검색을 활성화합니다

    • 파일 저장소와 자동으로 동기화됨

동기화

엔터티 또는 관계가 수정되는 경우:

  1. 변경 사항은 memory.json에 기록됩니다.

  2. 임베딩은 OpenAI를 사용하여 생성됩니다.

  3. 벡터는 Qdrant에 저장됩니다.

  4. 두 저장 시스템은 일관성을 유지합니다.

검색 프로세스

검색할 때:

  1. 쿼리 텍스트가 임베딩으로 변환됩니다.

  2. Qdrant는 유사성 검색을 수행합니다.

  3. 결과에는 엔터티와 관계가 모두 포함됩니다.

  4. 결과는 의미적 유사성에 따라 순위가 매겨집니다.

사용 예

// Create entities
await client.callTool("create_entities", {
  entities: [{
    name: "Project",
    entityType: "Task",
    observations: ["A new development project"]
  }]
});

// Search similar concepts
const results = await client.callTool("search_similar", {
  query: "development tasks",
  limit: 5
});

HTTPS 및 역방향 프록시 구성

이 서버는 HTTPS 및 역방향 프록시를 통한 Qdrant 연결을 지원합니다. 이는 특히 다음과 같은 경우에 유용합니다.

  • Nginx 또는 Apache와 같은 역방향 프록시 뒤에서 Qdrant 실행

  • 자체 서명 인증서 사용

  • 사용자 정의 SSL/TLS 구성 필요

역방향 프록시 설정

  1. 역방향 프록시를 구성합니다(예: Nginx 사용):

server {
    listen 443 ssl;
    server_name qdrant.yourdomain.com;

    ssl_certificate /path/to/cert.pem;
    ssl_certificate_key /path/to/key.pem;

    location / {
        proxy_pass http://localhost:6333;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

  1. 환경 변수를 업데이트하세요.

QDRANT_URL=https://qdrant.yourdomain.com

보안 고려 사항

서버는 다음을 사용하여 강력한 HTTPS 처리를 구현합니다.

  • 사용자 정의 SSL/TLS 구성

  • 적절한 인증서 검증 옵션

  • 연결 풀링 및 Keepalive

  • 지수 백오프를 통한 자동 재시도

  • 구성 가능한 시간 초과

HTTPS 연결 문제 해결

연결 문제가 발생하는 경우:

  1. 인증서를 확인하세요:

openssl s_client -connect qdrant.yourdomain.com:443

  1. 직접 연결 테스트:

curl -v https://qdrant.yourdomain.com/collections

  1. 프록시 설정을 확인하세요.

env | grep -i proxy

기여하다

  1. 저장소를 포크하세요

  2. 기능 브랜치 생성

  3. 변경 사항을 만드세요

  4. 풀 리퀘스트 제출

특허

MIT

This server cannot be installed

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
D
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

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

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • Knowledge Graph Builder

    rebots-online
    F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Transforms text or web content into structured knowledge graphs using local AI models with MCP integration for persistent storage in Neo4j and Qdrant.
    4

  • Qdrant MCP Server

    mhalder
    A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    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.
    164
    36
    MIT

  • py-mcp-qdrant-rag

    amornpan
    F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables semantic search and retrieval-augmented generation (RAG) using Qdrant vector database. Supports indexing documents from URLs and local directories, with flexible embedding options using Ollama or OpenAI.
    2

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Contexta

    Persistent memory and knowledge graph for AI assistants — keyword + vector + graph search.

  • agentbay-mcp

    Persistent memory and knowledge management for AI agents with semantic search and 50+ tools.

  • TestGraph

    Shared semantic graph for AI reviews, classification and structured memory across AI assistants.

View all MCP Connectors

Appeared in Searches

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/delorenj/mcp-qdrant-memory'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server