Qdrant MCP-server

Qdrant MCP-server

Stärk dina FlowHunt AI-agenter med Qdrant MCP-server — en robust lösning för semantiskt minne och hämtning för kontextuella konversationer och avancerade kunskapssökningar.

Vad gör “Qdrant” MCP-servern?

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.

Lista över Promptar

Ingen information om promptmallar finns i repot eller dokumentationen.

Lista över Resurser

Inga explicita resurser är dokumenterade eller listade i repot eller dokumentationen.

Lista över Verktyg

  • qdrant-store
    • Lagrar information i Qdrant-databasen. Accepterar en informationssträng, valfri metadata och ett kollektionsnamn. Returnerar ett bekräftelsemeddelande.
  • qdrant-find
    • Hämtar relevant information från Qdrant-databasen med hjälp av en sökfråga och ett kollektionsnamn. Returnerar sparad information som separata meddelanden.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Semantiskt minne för AI-agenter: Lagra kontextuell data och hämta den vid behov, så att AI-agenter kan minnas tidigare interaktioner och använda dem för mer informerade svar.
  • Kunskapsbaserad sökning: Gör det möjligt för utvecklare att bygga system för kunskapshämtning där användare kan söka efter relevant dokumentation, supportinnehåll eller vanliga frågor med semantiska frågor.
  • Personliga rekommendationer: Använd lagrad användarinteraktionsdata för att generera rekommendationer eller insikter baserat på semantisk likhet.
  • Kontextuella chatbotar: Förbättra chatbotar genom att ge dem tillgång till ett semantiskt minneslager, så att de dynamiskt kan referera till tidigare samtal eller relaterad information.

Så här sätter du upp det

Windsurf

  1. Kontrollera att du har förutsättningarna installerade (t.ex. Node.js).
  2. Leta upp din Windsurf-konfigurationsfil.
  3. Lägg till Qdrant MCP-serverkonfigurationen i objektet mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "qdrant-mcp": {
          "command": "qdrant-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
  5. Verifiera installationen genom att kontrollera att det finns en lyckad anslutning till MCP-servern.

Claude

  1. Installera förutsättningar enligt Claudes dokumentation.
  2. Redigera Claude-konfigurationsfilen.
  3. Lägg till Qdrant MCP-serverinställningar till sektionen mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "qdrant-mcp": {
          "command": "qdrant-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Spara ändringar och starta om Claude.
  5. Bekräfta konfigurationen genom att testa en MCP-operation.

Cursor

  1. Kontrollera att alla nödvändiga beroenden är installerade.
  2. Öppna Cursor-konfigurationen.
  3. Infoga följande kod för att registrera Qdrant MCP-servern:
    {
      "mcpServers": {
        "qdrant-mcp": {
          "command": "qdrant-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Spara och starta om Cursor.
  5. Kontrollera serverloggarna för en lyckad anslutning.

Cline

  1. Ställ in förutsättningar enligt Clines krav.
  2. Hitta och öppna relevant konfigurationsfil.
  3. Lägg till MCP-servern i din konfiguration:
    {
      "mcpServers": {
        "qdrant-mcp": {
          "command": "qdrant-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Spara och starta om Cline.
  5. Testa anslutningen och funktionaliteten.

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"
      }
    }
  }
}

Så använder du denna MCP i flöden

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Noteringar
ÖversiktOfficiell Qdrant MCP-server, semantiskt minneslager
Lista över PromptarInga promptmallar dokumenterade
Lista över ResurserInga resurser explicit dokumenterade
Lista över Verktygqdrant-store, qdrant-find
Säkra API-nycklarVia 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.


MCP-betyg

Har en LICENSE✅ (Apache-2.0)
Har minst ett verktyg
Antal forkar97
Antal stjärnor695

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.

Vanliga frågor

Vad är Qdrant MCP-servern?

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.

Vilka verktyg finns i Qdrant MCP-servern?

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.

Hur konfigurerar jag Qdrant MCP-servern med FlowHunt?

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.

Vilka är de främsta användningsområdena för Qdrant MCP-servern?

Typiska användningsområden inkluderar semantiskt minne för AI-agenter, bygga kunskapshämtningssystem, leverera personliga rekommendationer och ge kontextuella chatbotar dynamiskt minne och hämtning.

Hur förbättrar Qdrant MCP-servern AI-agenters kapacitet?

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.

Prova Qdrant MCP-server med FlowHunt

Förbättra dina AI-agenter med semantiskt minne och vektorsökningsfunktioner med Qdrant MCP-server. Lagra, hämta och hantera kontextuell kunskap sömlöst i FlowHunt.

Lär dig mer

Quarkus MCP-server
Quarkus MCP-server

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...

4 min läsning
MCP Database +5
Kubernetes MCP-server
Kubernetes MCP-server

Kubernetes MCP-server

Kubernetes MCP-server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes/OpenShift-kluster, vilket möjliggör programmatisk resursxadhantering, poddxado...

4 min läsning
Kubernetes MCP Server +4
Qiniu MCP-serverintegration
Qiniu MCP-serverintegration

Qiniu MCP-serverintegration

Qiniu MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och LLM-klienter med Qiniu Clouds lagrings- och multimedietjänster. Den möjliggör automatiserad f...

4 min läsning
AI Cloud Storage +4