Qdrant MCP 서버

“Qdrant” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Qdrant MCP 서버는 Qdrant 벡터 검색 엔진을 위한 Model Context Protocol(MCP)의 공식 구현체입니다. 시맨틱 메모리 계층으로 동작하여, AI 어시스턴트와 LLM 기반 애플리케이션이 Qdrant 데이터베이스 내에서 정보를 저장하고 검색할 수 있도록 합니다. 표준화된 MCP 엔드포인트를 통해 외부 데이터 소스와의 원활한 통합을 지원하며, AI 개발 워크플로를 강화합니다. 개발자는 이를 활용해 벡터 기반 쿼리 실행, 컬렉션 관리, AI 에이전트의 시맨틱 메모리 처리를 할 수 있어, 지식 검색, 컨텍스트 메모리 저장, 고급 검색 작업에 이상적입니다.

프롬프트 목록

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리소스 목록

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도구 목록

• qdrant-store
  • Qdrant 데이터베이스에 정보를 저장합니다. 정보 문자열, 선택적 메타데이터, 컬렉션명을 입력받아 확인 메시지를 반환합니다.
• qdrant-find
  • 검색 쿼리와 컬렉션명을 사용해 Qdrant 데이터베이스에서 관련 정보를 검색합니다. 저장된 정보를 개별 메시지로 반환합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• AI 에이전트용 시맨틱 메모리: 컨텍스트 데이터를 저장하고 필요 시 검색하여, AI 에이전트가 이전 상호작용을 기억하고 더 정보에 기반한 응답을 할 수 있게 합니다.
• 지식 기반 검색: 개발자가 문서, 지원 콘텐츠, FAQ 등 관련 정보를 시맨틱 쿼리로 검색할 수 있는 지식 검색 시스템을 구축할 수 있습니다.
• 개인화 추천: 저장된 사용자 상호작용 데이터를 활용해 시맨틱 유사성 기반 추천 또는 인사이트를 생성합니다.
• 컨텍스트 챗봇: 챗봇에 시맨틱 메모리 계층을 부여하여 과거 대화나 관련 정보를 동적으로 참고할 수 있도록 강화합니다.

설정 방법

Windsurf

1. 필수 구성 요소가 설치되어 있는지 확인하세요(예: Node.js).
2. Windsurf 설정 파일을 찾으세요.
3. mcpServers 객체에 Qdrant MCP 서버 설정을 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 서버에 성공적으로 연결되었는지 확인하세요.

Claude

1. Claude 문서에 명시된 필수 구성 요소를 설치하세요.
2. Claude 설정 파일을 수정하세요.
3. mcpServers 섹션에 Qdrant MCP 서버 설정을 추가하세요:

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

4. 변경 사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. MCP 동작을 테스트하여 설정을 확인하세요.

Cursor

1. 모든 필수 종속 항목이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor 설정을 여세요.
3. 다음 스니펫을 삽입하여 Qdrant MCP 서버를 등록하세요:

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

4. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. 서버 로그를 확인하여 정상적으로 연결되었는지 확인하세요.

Cline

1. Cline의 요구사항에 따라 필수 구성 요소를 준비하세요.
2. 관련 설정 파일을 찾아 여세요.
3. 설정에 MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 연결 및 기능을 테스트하세요.

환경 변수를 사용한 API 키 보호

필요한 환경 변수를 설정하여 API 키를 안전하게 관리하세요. 예시 JSON 설정:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

FlowHunt에서 MCP 사용 방법

FlowHunt 워크플로에 MCP 서버를 통합하려면, 우선 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭하면 설정 패널이 열립니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트는 이제 해당 MCP를 도구로 활용할 수 있으며 모든 기능 및 역량에 접근할 수 있습니다. “qdrant-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 URL로 교체하는 것을 잊지 마세요.

개요

제공된 정보를 바탕으로 Qdrant MCP 서버는 핵심 기능과 설정 설명이 명확해 우수하지만, 프롬프트 및 리소스 문서화가 부족합니다. 도구 지원과 라이선스 측면에서는 높은 점수를 받지만, 사용자 안내 및 고급 기능 지원이 추가되면 더 좋을 것입니다.

MCP 점수

MCP 테이블 점수: 7/10

Qdrant MCP 서버는 명확한 핵심 기능, 적절한 라이선스, 견고한 도구 지원을 제공합니다. 하지만 프롬프트/리소스 문서화 부재와 고급 기능 지원의 불명확성 때문에 더 높은 점수는 어렵습니다.