خادم Qdrant MCP

خادم Qdrant MCP

مكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي في FlowHunt مع خادم Qdrant MCP — حل قوي للذاكرة الدلالية والاسترجاع من أجل المحادثات السياقية وبحث المعرفة المتقدم.

ماذا يفعل خادم “Qdrant” MCP؟

خادم Qdrant MCP هو التطبيق الرسمي لبروتوكول Model Context Protocol (MCP) لمحرك البحث المتجهي Qdrant. يعمل كطبقة ذاكرة دلالية، مما يسمح لمساعدي الذكاء الاصطناعي والتطبيقات المدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة بتخزين المعلومات واسترجاعها ضمن قاعدة بيانات Qdrant. من خلال توفير نقاط نهاية MCP المعيارية، يتيح الخادم التكامل السلس مع مصادر البيانات الخارجية، مما يعزز سير عمل تطوير الذكاء الاصطناعي. يمكن للمطورين الاستفادة منه لتشغيل استعلامات متجهية، وإدارة المجموعات، والتعامل مع الذاكرة الدلالية لوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يجعله مثالياً لمهام مثل استخراج المعرفة، وتخزين الذاكرة السياقية، وعمليات البحث المتقدمة في تطبيقاتهم.

قائمة القوالب (Prompts)

لا توجد معلومات حول قوالب القوالب في المستودع أو الوثائق.

قائمة الموارد

لا توجد موارد موثقة أو مدرجة صراحة في المستودع أو الوثائق.

قائمة الأدوات

  • qdrant-store
    • يخزن المعلومات في قاعدة بيانات Qdrant. يقبل سلسلة نصية من المعلومات، وبيانات وصفية اختيارية، واسم المجموعة. يعيد رسالة تأكيد.
  • qdrant-find
    • يسترجع المعلومات ذات الصلة من قاعدة بيانات Qdrant باستخدام استعلام بحث واسم المجموعة. يعيد المعلومات المخزنة كرسائل منفصلة.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

  • ذاكرة دلالية لوكلاء الذكاء الاصطناعي: تخزين البيانات السياقية واسترجاعها عند الحاجة، مما يمكّن الوكلاء من تذكر التفاعلات السابقة واستخدامها في ردود أكثر وعيًا.
  • البحث في قاعدة المعرفة: تمكين المطورين من بناء أنظمة استخراج معرفة حيث يمكن للمستخدمين البحث عن الوثائق أو محتوى الدعم أو الأسئلة الشائعة باستخدام استعلامات دلالية.
  • توصيات شخصية: استخدام بيانات تفاعل المستخدم المخزنة لتوليد توصيات أو رؤى بناءً على التشابه الدلالي.
  • روبوتات دردشة سياقية: تعزيز روبوتات الدردشة من خلال منحها إمكانية الوصول إلى طبقة ذاكرة دلالية، مما يسمح لها بالرجوع إلى محادثات سابقة أو معلومات ذات صلة ديناميكياً.

كيفية إعداده

Windsurf

  1. تأكد من تثبيت المتطلبات الأساسية (مثل Node.js).
  2. حدد موقع ملف إعداد Windsurf الخاص بك.
  3. أضف إعداد خادم Qdrant MCP في كائن mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "qdrant-mcp": {
          "command": "qdrant-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
  5. تحقق من نجاح الاتصال بخادم MCP.

Claude

  1. قم بتثبيت المتطلبات حسب وثائق Claude.
  2. حرر ملف إعداد Claude.
  3. أضف إعدادات خادم Qdrant MCP إلى قسم mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "qdrant-mcp": {
          "command": "qdrant-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Claude.
  5. تأكد من الإعداد باختبار عملية MCP.

Cursor

  1. تأكد من تثبيت كل الاعتمادات المطلوبة.
  2. افتح إعدادات Cursor.
  3. أضف المقطع التالي لتسجيل خادم Qdrant MCP:
    {
      "mcpServers": {
        "qdrant-mcp": {
          "command": "qdrant-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. احفظ وأعد تشغيل Cursor.
  5. تحقق من سجلات الخادم للتأكد من نجاح الاتصال.

Cline

  1. قم بإعداد المتطلبات حسب متطلبات Cline.
  2. ابحث وافتح ملف الإعداد المناسب.
  3. أضف خادم MCP إلى إعداداتك:
    {
      "mcpServers": {
        "qdrant-mcp": {
          "command": "qdrant-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. احفظ وأعد تشغيل Cline.
  5. اختبر الاتصال والوظائف.

تأمين مفاتيح API باستخدام متغيرات البيئة

قم بتعيين متغيرات البيئة المطلوبة لتأمين مفاتيح API الخاصة بك. مثال على إعداد JSON:

{
  "mcpServers": {
    "qdrant-mcp": {
      "command": "qdrant-mcp-server",
      "args": [],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "https://your-qdrant-server.example",
        "QDRANT_API_KEY": "your_qdrant_api_key"
      },
      "inputs": {
        "COLLECTION_NAME": "your_default_collection"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا الخادم MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي لديك:

تدفق FlowHunt MCP

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعداد. في قسم إعداد نظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق من JSON:

{
  "qdrant-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي الآن من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “qdrant-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي وتغيير عنوان URL إلى عنوان خادم MCP الخاص بك.


نظرة عامة

القسمالتوفرالتفاصيل/ملاحظات
نظرة عامةخادم Qdrant MCP رسمي، طبقة ذاكرة دلالية
قائمة القوالبلا توجد قوالب موثقة
قائمة المواردلا توجد موارد موثقة صراحة
قائمة الأدواتqdrant-store, qdrant-find
تأمين مفاتيح APIعبر متغيرات البيئة؛ موثقة في README
دعم العينات (أقل أهمية في التقييم)غير مذكور

استنادًا إلى المعلومات المتاحة، يوفر خادم Qdrant MCP وظائف أساسية قوية ووضوحًا في الإعداد، لكنه يفتقر إلى توثيق القوالب والموارد التفصيلي. يحصل على درجات عالية في دعم الأدوات والترخيص، لكن المزيد من الإرشادات للمستخدمين والميزات المتقدمة سيكون مفيدًا.


تقييم MCP

يوجد ترخيص LICENSE✅ (Apache-2.0)
يوجد أداة واحدة على الأقل
عدد التفرعات97
عدد النجوم695

تقييم جدول MCP: 7/10

يقدم خادم Qdrant MCP وظائف أساسية واضحة، وترخيصاً مناسباً، ودعمًا قويًا للأدوات. ومع ذلك، فإن غياب توثيق القوالب/الموارد وعدم وضوح دعم الميزات المتقدمة يمنع حصوله على تقييم أعلى.

الأسئلة الشائعة

ما هو خادم Qdrant MCP؟

خادم Qdrant MCP هو التطبيق الرسمي لبروتوكول Model Context Protocol (MCP) لمحرك البحث المتجهي Qdrant. يوفر طبقة ذاكرة دلالية، مما يمكّن مساعدي الذكاء الاصطناعي والتطبيقات من تخزين واسترجاع وإدارة المعلومات السياقية باستخدام البحث المتجهي.

ما الأدوات المتوفرة في خادم Qdrant MCP؟

يقدم خادم Qdrant MCP أداتين رئيسيتين: 'qdrant-store' لتخزين المعلومات مع بيانات وصفية اختيارية في قاعدة بيانات Qdrant، و'qdrant-find' لاسترجاع المعلومات ذات الصلة باستخدام استعلامات دلالية.

كيف أعد خادم Qdrant MCP مع FlowHunt؟

أضف خادم Qdrant MCP إلى سير عملك عن طريق تكوينه في إعدادات FlowHunt أو تطبيق العميل الخاص بك. قدم الأمر وتفاصيل الاتصال كما هو موضح في أدلة الإعداد لـ Windsurf أو Claude أو Cursor أو Cline. استخدم متغيرات البيئة لتأمين مفاتيح API الخاصة بك وتحديد عنوان خادم Qdrant الخاص بك.

ما هي الاستخدامات الرئيسية لخادم Qdrant MCP؟

تشمل الاستخدامات النموذجية: الذاكرة الدلالية لوكلاء الذكاء الاصطناعي، بناء أنظمة بحث عن قواعد المعرفة، تقديم توصيات شخصية، وتمكين روبوتات الدردشة السياقية بذاكرة واسترجاع ديناميكيين.

كيف يعزز خادم Qdrant MCP قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي؟

من خلال العمل كطبقة ذاكرة دلالية، يمكّن خادم Qdrant MCP وكلاء الذكاء الاصطناعي من تذكر التفاعلات السابقة، واسترجاع البيانات السياقية ذات الصلة، وتقديم ردود أكثر وعيًا وترابطًا وشخصية.

جرّب خادم Qdrant MCP مع FlowHunt

عزز وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك بقدرات الذاكرة الدلالية والبحث المتجهي باستخدام خادم Qdrant MCP. خزّن المعرفة السياقية، واسترجعها، وأدرها بسهولة داخل FlowHunt.

اعرف المزيد

تكامل خادم Qiniu MCP
تكامل خادم Qiniu MCP

تكامل خادم Qiniu MCP

يُعد خادم Qiniu MCP حلقة الوصل بين المساعدين الذكاء الاصطناعي وعملاء LLM مع خدمات التخزين والسحابة المتعددة الوسائط من Qiniu Cloud. يتيح إدارة الملفات تلقائيًا،...

4 دقيقة قراءة
AI Cloud Storage +4
تكامل خادم MCP مع Kubernetes
تكامل خادم MCP مع Kubernetes

تكامل خادم MCP مع Kubernetes

يعمل خادم Kubernetes MCP كجسر بين المساعدين الذكيين ومجموعات Kubernetes، مما يمكّن من التشغيل الآلي المدفوع بالذكاء الاصطناعي، وإدارة الموارد، وتدفقات عمل DevOp...

4 دقيقة قراءة
AI Kubernetes +4
خادم Quarkus MCP
خادم Quarkus MCP

خادم Quarkus MCP

يتيح خادم Quarkus MCP لمستخدمي FlowHunt ربط الوكلاء المدعومين بنماذج اللغة الكبيرة (LLM) بقواعد البيانات والخدمات الخارجية عبر خوادم MCP المبنية بجافا، مما يبسط...

4 دقيقة قراءة
MCP Database +5