Qdrant MCP Server

Ce face serverul “Qdrant” MCP?

Serverul Qdrant MCP este o implementare oficială a Model Context Protocol (MCP) pentru motorul de căutare vectorială Qdrant. Acționând ca un strat de memorie semantică, permite asistenților AI și aplicațiilor bazate pe LLM să stocheze și să regăsească informații în baza de date Qdrant. Prin expunerea unor endpoint-uri MCP standardizate, serverul permite integrarea fără probleme cu surse de date externe, îmbunătățind astfel fluxurile de dezvoltare AI. Dezvoltatorii îl pot folosi pentru a rula interogări bazate pe vectori, a gestiona colecții și a manipula memoria semantică pentru agenți AI, făcându-l ideal pentru sarcini precum regăsirea cunoștințelor, stocarea memoriei contextuale și operațiuni avansate de căutare în aplicațiile lor.

Lista de Prompt-uri

Nu există informații despre șabloanele de prompt în depozit sau documentație.

Lista de Resurse

Nu sunt documentate sau listate resurse explicite în depozit sau documentație.

Lista de Instrumente

• qdrant-store
  • Stochează informații în baza de date Qdrant. Primește un șir de informații, metadate opționale și un nume de colecție. Returnează un mesaj de confirmare.
• qdrant-find
  • Regăsește informații relevante din baza de date Qdrant folosind o interogare de căutare și un nume de colecție. Returnează informațiile stocate ca mesaje separate.

Cazuri de utilizare ale acestui MCP Server

• Memorie semantică pentru agenți AI: Stochează date contextuale și le regăsește la nevoie, permițând agenților AI să rețină interacțiuni anterioare și să le folosească pentru răspunsuri mai informate.
• Căutare în bază de cunoștințe: Permite dezvoltatorilor să construiască sisteme de regăsire a cunoștințelor unde utilizatorii pot căuta documentație relevantă, conținut de suport sau FAQ-uri folosind interogări semantice.
• Recomandări personalizate: Folosește datele de interacțiune ale utilizatorului stocate pentru a genera recomandări sau perspective bazate pe similaritate semantică.
• Chatboturi contextuale: Îmbunătățește chatboturile oferindu-le acces la un strat de memorie semantică, permițându-le să facă referire dinamică la conversații anterioare sau informații conexe.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat toate precondițiile necesare (de ex., Node.js).
2. Găsește fișierul de configurare Windsurf.
3. Adaugă configurația Qdrant MCP Server în obiectul mcpServers:

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

4. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică instalarea prin confirmarea conexiunii reușite la serverul MCP.

Claude

1. Instalează precondițiile specificate în documentația Claude.
2. Editează fișierul de configurare Claude.
3. Adaugă setările Qdrant MCP Server în secțiunea mcpServers:

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

4. Salvează modificările și repornește Claude.
5. Confirmă configurația testând o operațiune MCP.

Cursor

1. Confirmă că toate dependențele necesare sunt instalate.
2. Deschide configurația Cursor.
3. Inserează următorul fragment pentru a înregistra Qdrant MCP Server:

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

4. Salvează și repornește Cursor.
5. Verifică logurile serverului pentru o conexiune reușită.

Cline

1. Configurează precondițiile conform cerințelor Cline.
2. Găsește și deschide fișierul de configurare relevant.
3. Adaugă serverul MCP în configurația ta:

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

4. Salvează și repornește Cline.
5. Testează conexiunea și funcționalitatea.

Securizarea cheilor API folosind variabile de mediu

Setează variabilele de mediu necesare pentru a securiza cheile API. Exemplu de configurație 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"
      }
    }
  }
}

Cum se folosește acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP la nivel de sistem, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să modifici “qdrant-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

Pe baza informațiilor disponibile, Qdrant MCP Server este solid în ceea ce privește funcționalitatea de bază și claritatea configurării, dar lipsește documentația detaliată pentru prompturi și resurse. Obține un scor ridicat pentru suportul de instrumente și licențiere, însă ar fi utile mai multe ghiduri pentru utilizator și funcții avansate.

Scor MCP

Scor MCP în tabel: 7/10

Qdrant MCP Server oferă funcționalitate de bază clară, licență potrivită și suport robust de instrumente. Totuși, absența documentației pentru prompturi/resurse și suportul neclar pentru funcții avansate împiedică un scor mai mare.