
Quarkus MCP-server
Quarkus MCP-servern gör det möjligt för FlowHunt-användare att koppla LLM-drivna agenter till externa databaser och tjänster via Java-baserade MCP-servrar, vilk...
Stärk dina FlowHunt AI-agenter med Qdrant MCP-server — en robust lösning för semantiskt minne och hämtning för kontextuella konversationer och avancerade kunskapssökningar.
Qdrant MCP-servern är en officiell implementation av Model Context Protocol (MCP) för Qdrant vektorsökmotor. Genom att fungera som ett semantiskt minneslager möjliggör den för AI-assistenter och applikationer baserade på LLM att lagra och hämta information i Qdrant-databasen. Genom att exponera standardiserade MCP-endpoints möjliggör servern smidig integration med externa datakällor och stärker utvecklingsflöden för AI. Utvecklare kan använda den för att köra vektorbaserade frågor, hantera kollektioner och hantera semantiskt minne för AI-agenter – vilket gör den idealisk för uppgifter som kunskapshämtning, kontextuell minneslagring och avancerade sökoperationer i sina applikationer.
Ingen information om promptmallar finns i repot eller dokumentationen.
Inga explicita resurser är dokumenterade eller listade i repot eller dokumentationen.
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"qdrant-mcp": {
"command": "qdrant-mcp-server",
"args": []
}
}
}
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"qdrant-mcp": {
"command": "qdrant-mcp-server",
"args": []
}
}
}
{
"mcpServers": {
"qdrant-mcp": {
"command": "qdrant-mcp-server",
"args": []
}
}
}
{
"mcpServers": {
"qdrant-mcp": {
"command": "qdrant-mcp-server",
"args": []
}
}
}
Säkra API-nycklar med hjälp av miljövariabler
Ställ in nödvändiga miljövariabler för att säkra dina API-nycklar. Exempel på JSON-konfiguration:
{
"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"
}
}
}
}
Att använda MCP i FlowHunt
För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:
Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt, ange dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:
{
"qdrant-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När du har konfigurerat är AI-agenten nu kapabel att använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “qdrant-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Noteringar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | Officiell Qdrant MCP-server, semantiskt minneslager |
Lista över Promptar | ⛔ | Inga promptmallar dokumenterade |
Lista över Resurser | ⛔ | Inga resurser explicit dokumenterade |
Lista över Verktyg | ✅ | qdrant-store, qdrant-find |
Säkra API-nycklar | ✅ | Via miljövariabler; dokumenterat i README |
Samplingstöd (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | Ej nämnt |
Baserat på tillgänglig information är Qdrant MCP-servern stabil för sin kärnfunktionalitet och tydliga installation, men saknar detaljerad prompt- och resursdokumentation. Den får högt betyg för verktygsstöd och licens, men mer användarvägledning och avancerade funktioner vore önskvärt.
Har en LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ✅ |
Antal forkar | 97 |
Antal stjärnor | 695 |
MCP-tabellbetyg: 7/10
Qdrant MCP-servern tillhandahåller tydlig kärnfunktionalitet, korrekt licens och robust verktygsstöd. Bristen på prompt-/resursdokumentation och oklar avancerad funktionssupport hindrar dock ett högre betyg.
Qdrant MCP-servern är en officiell implementation av Model Context Protocol (MCP) för Qdrant vektorsökmotor. Den tillhandahåller ett semantiskt minneslager, vilket gör det möjligt för AI-assistenter och applikationer att lagra, hämta och hantera kontextuell information med hjälp av vektorsökning.
Qdrant MCP-servern erbjuder två huvudsakliga verktyg: 'qdrant-store' för att lagra information med valfri metadata i Qdrant-databasen och 'qdrant-find' för att hämta relevant information med semantiska sökfrågor.
Lägg till Qdrant MCP-servern i ditt arbetsflöde genom att konfigurera den i dina FlowHunt- eller klientapplikationsinställningar. Ange kommandot och anslutningsdetaljer enligt installationsguiderna för Windsurf, Claude, Cursor eller Cline. Använd miljövariabler för att säkra API-nycklar och ange din Qdrant-server-URL.
Typiska användningsområden inkluderar semantiskt minne för AI-agenter, bygga kunskapshämtningssystem, leverera personliga rekommendationer och ge kontextuella chatbotar dynamiskt minne och hämtning.
Genom att fungera som ett semantiskt minneslager gör Qdrant MCP-servern det möjligt för AI-agenter att minnas tidigare interaktioner, hämta relevant kontextuell data och ge mer informerade, sammanhängande och personliga svar.
Förbättra dina AI-agenter med semantiskt minne och vektorsökningsfunktioner med Qdrant MCP-server. Lagra, hämta och hantera kontextuell kunskap sömlöst i FlowHunt.
Quarkus MCP-servern gör det möjligt för FlowHunt-användare att koppla LLM-drivna agenter till externa databaser och tjänster via Java-baserade MCP-servrar, vilk...
Kubernetes MCP-server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes/OpenShift-kluster, vilket möjliggör programmatisk resursxadhantering, poddxado...
Qiniu MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och LLM-klienter med Qiniu Clouds lagrings- och multimedietjänster. Den möjliggör automatiserad f...