Qdrant MCP Server

Was macht der “Qdrant” MCP Server?

Der Qdrant MCP Server ist eine offizielle Implementierung des Model Context Protocol (MCP) für die Qdrant-Vektorsuchmaschine. Als semantische Speicherschicht ermöglicht er KI-Assistenten und LLM-basierten Anwendungen, Informationen in der Qdrant-Datenbank zu speichern und abzurufen. Durch die Bereitstellung standardisierter MCP-Endpunkte wird die nahtlose Integration externer Datenquellen ermöglicht und damit der Entwicklungsprozess für KI-Anwendungen verbessert. Entwickler können vektorbasierte Abfragen durchführen, Sammlungen verwalten und semantischen Speicher für KI-Agenten bereitstellen – ideal für Aufgaben wie Wissensabruf, kontextbezogene Speicherung und erweiterte Suchfunktionen in Anwendungen.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine Informationen zu Prompt-Vorlagen vorhanden.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine expliziten Ressourcen dokumentiert oder gelistet.

Liste der Tools

• qdrant-store
  • Speichert Informationen in der Qdrant-Datenbank. Akzeptiert einen Informations-String, optionale Metadaten sowie einen Sammlungsnamen. Gibt eine Bestätigungsnachricht zurück.
• qdrant-find
  • Ruft relevante Informationen aus der Qdrant-Datenbank mittels Suchabfrage und Sammlungsnamen ab. Gibt gespeicherte Informationen als separate Nachrichten zurück.

Anwendungsfälle für diesen MCP Server

• Semantischer Speicher für KI-Agenten: Kontextdaten speichern und bei Bedarf abrufen, damit KI-Agenten frühere Interaktionen erinnern und für fundierte Antworten nutzen können.
• Wissensdatenbanksuche: Entwicklern ermöglichen, Systeme für den Wissensabruf zu bauen, in denen Nutzer relevante Dokumentationen, Support-Inhalte oder FAQs mit semantischen Abfragen durchsuchen können.
• Personalisierte Empfehlungen: Gespeicherte Nutzungsdaten verwenden, um Empfehlungen oder Einblicke anhand semantischer Ähnlichkeit zu generieren.
• Kontextuelle Chatbots: Chatbots erweitern, indem ihnen Zugriff auf eine semantische Speicherschicht gegeben wird, sodass sie frühere Konversationen oder verwandte Informationen dynamisch referenzieren können.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass die Voraussetzungen installiert sind (z. B. Node.js).
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die Qdrant MCP Server-Konfiguration im mcpServers-Objekt hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "qdrant-mcp": {
         "command": "qdrant-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie die Einrichtung, indem Sie die Verbindung zum MCP-Server prüfen.

Claude

1. Installieren Sie die Voraussetzungen gemäß der Claude-Dokumentation.
2. Bearbeiten Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die Einstellungen für den Qdrant MCP Server im Bereich mcpServers hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "qdrant-mcp": {
         "command": "qdrant-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Änderungen speichern und Claude neu starten.
5. Bestätigen Sie die Konfiguration durch Testen einer MCP-Operation.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass alle erforderlichen Abhängigkeiten installiert sind.
2. Öffnen Sie die Cursor-Konfiguration.
3. Fügen Sie den folgenden Ausschnitt ein, um den Qdrant MCP Server zu registrieren:

   {
     "mcpServers": {
       "qdrant-mcp": {
         "command": "qdrant-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Speichern und Cursor neu starten.
5. Überprüfen Sie die Server-Logs auf eine erfolgreiche Verbindung.

Cline

1. Richten Sie die Voraussetzungen entsprechend den Cline-Anforderungen ein.
2. Suchen und öffnen Sie die relevante Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den MCP-Server zu Ihrer Konfiguration hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "qdrant-mcp": {
         "command": "qdrant-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Speichern und Cline neu starten.
5. Testen Sie die Verbindung und Funktionalität.

Absichern von API-Schlüsseln über Umgebungsvariablen

Setzen Sie die erforderlichen Umgebungsvariablen, um Ihre API-Schlüssel zu schützen. Beispiel-Konfiguration im JSON-Format:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Verwendung dieses MCP in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie die Details Ihres MCP-Servers in diesem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen verwenden. Denken Sie daran, “qdrant-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

Basierend auf den verfügbaren Informationen ist der Qdrant MCP Server solide in seiner Kernfunktionalität und der Klarheit der Einrichtung, aber es fehlt an detaillierter Prompt- und Ressourcendokumentation. Er erhält hohe Wertungen für Tool-Support und Lizenzierung, jedoch wären mehr Nutzeranleitungen und erweiterte Funktionen wünschenswert.

MCP Score

MCP Tabellenwertung: 7/10

Der Qdrant MCP Server bietet klare Kernfunktionen, eine passende Lizenz und starken Tool-Support. Das Fehlen von Prompt-/Ressourcendokumentation und unklare Unterstützung für fortgeschrittene Features verhindern jedoch eine höhere Wertung.