Better Qdrant MCP Server
一个模型上下文协议服务器,通过提供以下工具来实现语义搜索功能:管理 Qdrant 向量数据库集合,使用各种嵌入服务处理和嵌入文档,以及跨向量嵌入执行语义搜索。
README
更好的 Qdrant MCP 服务器
一个用于增强 Qdrant 向量数据库功能的模型上下文协议 (MCP) 服务器。 此服务器提供用于管理 Qdrant 集合、添加文档和执行语义搜索的工具。
功能
- 列出集合: 查看所有可用的 Qdrant 集合
- 添加文档: 使用各种嵌入服务处理文档并将其添加到 Qdrant 集合
- 搜索: 在您的向量数据库中执行语义搜索
- 删除集合: 从您的 Qdrant 数据库中删除集合
安装
npm install -g better-qdrant-mcp-server
或者直接使用 npx:
npx better-qdrant-mcp-server
配置
服务器使用环境变量进行配置。 您可以在项目根目录的 .env 文件中设置这些变量:
# Qdrant 配置
QDRANT_URL=http://localhost:6333
QDRANT_API_KEY=your_api_key_if_needed
# 嵌入服务 API 密钥
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
OPENROUTER_API_KEY=your_openrouter_api_key
OLLAMA_ENDPOINT=http://localhost:11434
支持的嵌入服务
- OpenAI: 需要 API 密钥
- OpenRouter: 需要 API 密钥
- Ollama: 本地嵌入模型 (默认端点: http://localhost:11434)
- FastEmbed: 本地嵌入模型
与 Claude 一起使用
要将此 MCP 服务器与 Claude 一起使用,请将其添加到您的 MCP 设置配置文件中:
{
"mcpServers": {
"better-qdrant": {
"command": "npx",
"args": ["better-qdrant-mcp-server"],
"env": {
"QDRANT_URL": "http://localhost:6333",
"QDRANT_API_KEY": "your_api_key_if_needed",
"DEFAULT_EMBEDDING_SERVICE": "ollama",
"OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key",
"OPENAI_ENDPOINT": "https://api.openai.com/v1",
"OPENROUTER_API_KEY": "your_openrouter_api_key",
"OPENROUTER_ENDPOINT": "https://api.openrouter.com/v1",
"OLLAMA_ENDPOINT": "http://localhost:11434",
"OLLAMA_MODEL": "nomic-embed-text"
}
}
}
}
示例命令
列出集合
use_mcp_tool
server_name: better-qdrant
tool_name: list_collections
arguments: {}
添加文档
use_mcp_tool
server_name: better-qdrant
tool_name: add_documents
arguments: {
"filePath": "/path/to/your/document.pdf",
"collection": "my-collection",
"embeddingService": "openai",
"chunkSize": 1000,
"chunkOverlap": 200
}
搜索
use_mcp_tool
server_name: better-qdrant
tool_name: search
arguments: {
"query": "your search query",
"collection": "my-collection",
"embeddingService": "openai",
"limit": 5
}
删除集合
use_mcp_tool
server_name: better-qdrant
tool_name: delete_collection
arguments: {
"collection": "my-collection"
}
要求
- Node.js >= 18.0.0
- 运行中的 Qdrant 服务器(本地或远程)
- 您要使用的嵌入服务的 API 密钥
许可证
MIT
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