Qdrant ベクター データベースを使用したセマンティック検索用の MCP サーバー。
複数のコレクションにわたるセマンティック検索
マルチクエリのサポート
設定可能な結果数
収集元追跡
注: サーバーは URL で指定された Qdrant インスタンスに接続します。
注 2 : MCP サーバーが必要な埋め込みモデルをダウンロードするため、最初の取得は遅くなる可能性があります。
Related MCP server: Qdrant MCP Server
qdrant_retrieve
複数のクエリに基づいて、複数のQdrantベクトルストアコレクションから意味的に類似したドキュメントを取得します。
入力:
collectionNames (string[]): 検索するQdrantコレクションの名前
topK (数値): 取得する上位類似文書の数 (デフォルト: 3)
query (string[]): 検索するクエリテキストの配列
戻り値:
results : 次の条件を満たす取得されたドキュメントの配列:
query : この結果を生成したクエリ
collectionName : この結果の元となったコレクション名
text : 文書のテキストコンテンツ
score : 0から1までの類似度スコア
これをclaude_desktop_config.jsonに追加します:
{
"mcpServers": {
"qdrant": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@gergelyszerovay/mcp-server-qdrant-retrive"],
"env": {
"QDRANT_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}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-v2This server cannot be deployed
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