Servidor Qdrant MCP

¿Qué hace el Servidor “Qdrant” MCP?

El Servidor Qdrant MCP es una implementación oficial del Model Context Protocol (MCP) para el motor de búsqueda vectorial Qdrant. Actuando como una capa de memoria semántica, permite a los asistentes de IA y aplicaciones impulsadas por LLM almacenar y recuperar información dentro de la base de datos Qdrant. Al exponer endpoints MCP estandarizados, el servidor posibilita la integración fluida con fuentes de datos externas, mejorando así los flujos de desarrollo de IA. Los desarrolladores pueden aprovecharlo para ejecutar consultas basadas en vectores, gestionar colecciones y manejar la memoria semántica para agentes de IA, haciéndolo ideal para tareas como recuperación de conocimiento, almacenamiento de memoria contextual y operaciones de búsqueda avanzada en sus aplicaciones.

Lista de Prompts

No se proporciona información sobre plantillas de prompts en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Recursos

No se documentan ni listan recursos explícitos en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Herramientas

• qdrant-store
  • Almacena información en la base de datos Qdrant. Acepta una cadena de información, metadatos opcionales y un nombre de colección. Devuelve un mensaje de confirmación.
• qdrant-find
  • Recupera información relevante de la base de datos Qdrant usando una consulta de búsqueda y un nombre de colección. Devuelve la información almacenada como mensajes separados.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Memoria Semántica para Agentes de IA: Almacena datos contextuales y recupéralos según sea necesario, permitiendo a los agentes de IA recordar interacciones pasadas y utilizarlas para respuestas más informadas.
• Búsqueda en Base de Conocimientos: Permite a los desarrolladores crear sistemas de recuperación de conocimiento donde los usuarios puedan buscar documentación relevante, contenido de soporte o FAQs usando consultas semánticas.
• Recomendaciones Personalizadas: Utiliza los datos de interacción almacenados del usuario para generar recomendaciones o ideas basadas en la similitud semántica.
• Chatbots Contextuales: Mejora los chatbots dándoles acceso a una capa de memoria semántica, permitiéndoles referenciar conversaciones pasadas o información relacionada de manera dinámica.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener los prerrequisitos instalados (por ejemplo, Node.js).
2. Ubica tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Añade la configuración del Servidor Qdrant MCP en el objeto mcpServers:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la instalación comprobando la conexión exitosa al servidor MCP.

Claude

1. Instala los prerrequisitos según la documentación de Claude.
2. Edita el archivo de configuración de Claude.
3. Añade los ajustes del Servidor Qdrant MCP a la sección mcpServers:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Claude.
5. Confirma la configuración probando una operación MCP.

Cursor

1. Confirma que todas las dependencias necesarias estén instaladas.
2. Abre la configuración de Cursor.
3. Inserta el siguiente fragmento para registrar el Servidor Qdrant MCP:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Revisa los registros del servidor para verificar una conexión exitosa.

Cline

1. Configura los prerrequisitos según los requisitos de Cline.
2. Encuentra y abre el archivo de configuración correspondiente.
3. Añade el servidor MCP a tu configuración:

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

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Prueba la conexión y funcionalidad.

Asegurando claves API usando variables de entorno

Configura las variables de entorno necesarias para proteger tus claves de API. Ejemplo de configuración 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"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conéctalo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “qdrant-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la información disponible, el Servidor Qdrant MCP es sólido en su funcionalidad principal y claridad de configuración, pero carece de documentación detallada de prompts y recursos. Puntúa alto en soporte de herramientas y licenciamiento, aunque sería beneficiosa una mayor orientación al usuario y características avanzadas.

Puntuación MCP

Puntuación en la tabla MCP: 7/10

El Servidor Qdrant MCP proporciona una funcionalidad principal clara, licencia adecuada y soporte robusto de herramientas. Sin embargo, la ausencia de documentación sobre prompts/recursos y el soporte poco claro de características avanzadas impiden una puntuación más alta.