Qdrant MCP Server

Cosa fa il server “Qdrant” MCP?

Il Qdrant MCP Server è un’implementazione ufficiale del Model Context Protocol (MCP) per il motore di ricerca vettoriale Qdrant. Agendo come uno strato di memoria semantica, permette ad assistenti AI e applicazioni basate su LLM di archiviare e recuperare informazioni all’interno del database Qdrant. Espone endpoint MCP standardizzati, consentendo una perfetta integrazione con fonti dati esterne e migliorando così i flussi di sviluppo AI. Gli sviluppatori possono usarlo per eseguire query vettoriali, gestire collezioni e trattare la memoria semantica per agenti AI, rendendolo ideale per attività come il recupero della conoscenza, l’archiviazione di memoria contestuale e operazioni di ricerca avanzata nelle loro applicazioni.

Elenco dei Prompt

Nessuna informazione su template di prompt è fornita nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è documentata o elencata nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

• qdrant-store
  • Archivia informazioni nel database Qdrant. Accetta una stringa di informazioni, metadati opzionali e un nome di collezione. Restituisce un messaggio di conferma.
• qdrant-find
  • Recupera informazioni rilevanti dal database Qdrant utilizzando una query di ricerca e un nome di collezione. Restituisce le informazioni archiviate come messaggi separati.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Memoria Semantica per Agenti AI: Archivia dati contestuali e recuperali all’occorrenza, consentendo agli agenti AI di ricordare interazioni passate e usarle per risposte più informate.
• Ricerca su Base di Conoscenza: Permetti agli sviluppatori di costruire sistemi di recupero della conoscenza dove gli utenti possono cercare documentazione, contenuti di supporto o FAQ tramite query semantiche.
• Raccomandazioni Personalizzate: Utilizza i dati di interazione utente archiviati per generare consigli o insight basati sulla similarità semantica.
• Chatbot Contestuali: Potenzia i chatbot fornendo loro accesso a uno strato di memoria semantica, consentendo di riferirsi dinamicamente a conversazioni passate o informazioni correlate.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere installato i prerequisiti (ad es. Node.js).
2. Individua il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi la configurazione di Qdrant MCP Server nell’oggetto mcpServers:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica la configurazione controllando la connessione riuscita al server MCP.

Claude

1. Installa i prerequisiti come indicato nella documentazione di Claude.
2. Modifica il file di configurazione di Claude.
3. Aggiungi le impostazioni di Qdrant MCP Server alla sezione mcpServers:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Conferma la configurazione testando un’operazione MCP.

Cursor

1. Verifica che tutte le dipendenze richieste siano installate.
2. Apri la configurazione di Cursor.
3. Inserisci il seguente snippet per registrare il Qdrant MCP Server:

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

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Controlla i log del server per una connessione riuscita.

Cline

1. Configura i prerequisiti secondo le richieste di Cline.
2. Trova e apri il file di configurazione rilevante.
3. Aggiungi il server MCP alla tua configurazione:

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

4. Salva e riavvia Cline.
5. Testa la connessione e la funzionalità.

Proteggere le API Key tramite Variabili d’Ambiente

Imposta le variabili d’ambiente richieste per proteggere le tue API key. Esempio di configurazione 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"
      }
    }
  }
}

Come usare questo MCP all’interno dei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI può ora usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricordati di cambiare “qdrant-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

In base alle informazioni disponibili, il Qdrant MCP Server è solido per la funzionalità core e la chiarezza di configurazione ma manca di documentazione dettagliata per prompt e risorse. Ottiene punteggi alti per il supporto agli strumenti e la licenza, ma sarebbe utile una maggiore guida per l’utente e funzionalità avanzate.

MCP Score

Punteggio MCP Table: 7/10

Il Qdrant MCP Server offre una funzionalità core chiara, una licenza adeguata e un solido supporto agli strumenti. Tuttavia, l’assenza di documentazione su prompt/risorse e il supporto poco chiaro a funzionalità avanzate impediscono un punteggio più alto.