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gergelyszerovay

Qdrant Retrieve MCP Server

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.

Related MCP server: Qdrant MCP Server

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

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    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.
    96 npm
    36
    MIT