qdrant-mcp

Qdrantでのドキュメント取り込みおよびセマンティック検索のためのMCPサーバー。

概要

qdrant-mcp は以下のツールを提供します：

• ローカルドキュメントをQdrantコレクションに取り込む

• OpenAIで埋め込みを生成する

• オプションのメタデータフィルターを使用してベクトル検索を実行する

Related MCP server: mcp-server-qdrant

機能

• ingest_documents

  • MarkItDownを使用して docx、pptx、pdf などのファイルをMarkdownに変換

  • chunk_size と overlap_ratio を使用してコンテンツをチャンクに分割

  • OpenAI Embeddings（デフォルトは text-embedding-3-small）でチャンクを埋め込み

  • チャンクのテキストとメタデータをQdrantにアップサート

• search_documents

  • 同じ埋め込みAPIを使用してクエリテキストを埋め込み

  • Qdrantから上位 k 件の検索結果を取得

  • category および path によるフィルタリングをサポート

要件

• Python 3.11+

• uv

• Qdrant (例: http://localhost:6333)

• OPENAI_API_KEY

セットアップ

uv sync

Codex CLI内での実行

[mcp_servers.qdrant-mcp]
command = "uv"
args = ["run", "qdrant-mcp"]
cwd = "/sandbox/qdrant-mcp"

env = {
  OPENAI_API_KEY = "sk-...",
  QDRANT_URL = "http://127.0.0.1:6333",
  QDRANT_API_KEY = "QDRANT_API_KEY",
  QDRANT_COLLECTION = "codex_collection",
  CHUNK_HEADER_MODEL = "gpt-5.4-mini"
}

テスト

.env に OPENAI_API_KEY、QDRANT_URL、QDRANT_API_KEY を設定し、以下を実行します：

uv run python -m unittest tests/integration/test_qdrant_integration.py

MCPツール

ingest_documents

パラメータ:

• paths: list[str]

• category: str

• chunk_size: int = 1200

• overlap_ratio: float = 0.15

• embedding_model: str = "text-embedding-3-small"

• chunk_header_mode: Literal["enabled", "disabled"] = "enabled"

戻り値:

• collection

• embedding_model

• ingested_files

• ingested_points

• failed_files

search_documents

パラメータ:

• query: str

• top_k: int = 5

• category: str | None = None

• path: str | None = None

• embedding_model: str = "text-embedding-3-small"

戻り値:

• collection

• embedding_model

• query

• count

• results (score, path, category, chunk_index, text)

delete_documents_by_path

パラメータ:

• path: str

• category: str | None = None

戻り値:

• collection

• path

• category

• status

• operation_id

list_category

パラメータ:

• limit: int = 100

戻り値:

• collection

• count

• categories

list_path

パラメータ:

• category: str

• limit: int = 1000

戻り値:

• collection

• category

• count

• paths

注意事項

• ターゲットのコレクションが存在しない場合、最初の取り込み時に自動的に作成されます。

• category および path のペイロードインデックスが存在しない場合、取り込み時に作成されます。

• デフォルトでは、取り込み時に最初の4096バイトから派生した生成済みの Chunk-Header（最大64文字）がすべてのチャンクの先頭に追加されます。

• chunk_header_mode が enabled（デフォルト: gpt-5.4-mini）の場合、Chunk-Headerモデルは CHUNK_HEADER_MODEL から読み込まれます。

• コレクション名は QDRANT_COLLECTION を通じてのみ設定されます（MCPツールパラメータ経由ではありません）。

• text-embedding-3-small を使用する場合、ベクトルサイズは 1536 です。

ライセンス

LICENSE を参照してください。