Qdrant MCP Server

Wat doet de “Qdrant” MCP Server?

De Qdrant MCP Server is een officiële implementatie van het Model Context Protocol (MCP) voor de Qdrant vector search engine. Als semantische geheugenlaag stelt het AI-assistenten en LLM-aangedreven applicaties in staat om informatie op te slaan en op te vragen binnen de Qdrant-database. Door gestandaardiseerde MCP-endpoints aan te bieden, maakt de server naadloze integratie met externe databronnen mogelijk, waardoor AI-ontwikkelworkflows worden verbeterd. Ontwikkelaars kunnen ermee vectorgebaseerde queries uitvoeren, collecties beheren en semantisch geheugen voor AI-agenten afhandelen — ideaal voor taken als kennisopvraging, contextuele geheugenopslag en geavanceerde zoekacties in hun applicaties.

Lijst van prompts

Er is geen informatie over prompt-sjablonen beschikbaar in de repository of documentatie.

Lijst van bronnen

Er zijn geen expliciete bronnen gedocumenteerd of vermeld in de repository of documentatie.

Lijst van tools

• qdrant-store
  • Slaat informatie op in de Qdrant-database. Accepteert een informatieregel, optionele metadata en een collectie-naam. Geeft een bevestigingsbericht terug.
• qdrant-find
  • Haalt relevante informatie op uit de Qdrant-database via een zoekopdracht en een collectie-naam. Geeft opgeslagen informatie terug als losse berichten.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Semantisch geheugen voor AI-agenten: Sla contextuele data op en haal deze op wanneer nodig, zodat AI-agenten eerdere interacties kunnen onthouden en gebruiken voor beter geïnformeerde antwoorden.
• Kennisbank-zoekfunctie: Laat ontwikkelaars systemen bouwen voor kennisopvraging, waarbij gebruikers relevante documentatie, supportcontent of FAQ’s kunnen zoeken met semantische zoekopdrachten.
• Gepersonaliseerde aanbevelingen: Gebruik opgeslagen gebruikersinteractiedata om aanbevelingen of inzichten te genereren op basis van semantische gelijkenis.
• Contextuele chatbots: Verbeter chatbots door ze toegang te geven tot een semantische geheugenlaag, waardoor ze dynamisch naar eerdere gesprekken of gerelateerde informatie kunnen verwijzen.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je de vereiste software hebt geïnstalleerd (bijv. Node.js).
2. Zoek je Windsurf-configuratiebestand.
3. Voeg de Qdrant MCP Server-configuratie toe in het mcpServers object:

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

4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer de installatie door te verifiëren of er een succesvolle verbinding is met de MCP-server.

Claude

1. Installeer de vereisten zoals gespecificeerd in de documentatie van Claude.
2. Bewerk het Claude-configuratiebestand.
3. Voeg de instellingen voor Qdrant MCP Server toe aan de sectie mcpServers:

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

4. Sla de wijzigingen op en herstart Claude.
5. Bevestig de configuratie door een MCP-operatie te testen.

Cursor

1. Controleer of alle benodigde afhankelijkheden zijn geïnstalleerd.
2. Open de Cursor-configuratie.
3. Voeg het volgende fragment toe om de Qdrant MCP Server te registreren:

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

4. Sla op en herstart Cursor.
5. Controleer de serverlogs op een succesvolle verbinding.

Cline

1. Stel de vereisten in volgens de eisen van Cline.
2. Zoek en open het relevante configuratiebestand.
3. Voeg de MCP-server toe aan je configuratie:

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

4. Sla op en herstart Cline.
5. Test de verbinding en functionaliteit.

API-sleutels beveiligen via omgevingsvariabelen

Stel de benodigde omgevingsvariabelen in om je API-sleutels te beveiligen. Voorbeeld van JSON-configuratie:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je eerst het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie de details van je MCP-server toe in dit JSON-formaat:

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

Wanneer geconfigureerd, kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken en heeft hij toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “qdrant-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door de URL van je eigen MCP-server.

Overzicht

Op basis van de beschikbare informatie is de Qdrant MCP Server solide qua kernfunctionaliteit en opzetduidelijkheid, maar ontbreekt het aan gedetailleerde prompt- en brondocumentatie. De server scoort hoog op toolondersteuning en licenties, maar meer gebruikersuitleg en geavanceerde functies zouden een verbetering zijn.

MCP Score

MCP Tabelscore: 7/10

De Qdrant MCP Server biedt duidelijke kernfunctionaliteit, een correcte licentie en robuuste toolondersteuning. Het ontbreken van prompt-/brondocumentatie en onduidelijke ondersteuning voor geavanceerde functies voorkomt echter een hogere score.