Qdrant

официальный

Реализует семантический слой памяти поверх векторного поискового движка Qdrant.

GitHub
1.5k

Что можно делать с Qdrant MCP?

  • Хранение воспоминаний — Попросите вашего ассистента сохранить информацию с помощью qdrant-store, при необходимости включая метаданные и указывая конкретную коллекцию.
  • Семантический поиск — Используйте qdrant-find для получения релевантной сохранённой информации по запросу на естественном языке, с ограничением результатов через QDRANT_SEARCH_LIMIT.
  • Управление фрагментами кода — Настройте описания инструментов для хранения кода с метаданными и его поиска с помощью семантического поиска для повторного использования в Cursor или Claude Code.
  • Режим только для чтения — Включите QDRANT_READ_ONLY, чтобы отключить qdrant-store и разрешить только операции поиска.

Документация

mcp-server-qdrant: MCP-сервер Qdrant

smithery badge

Протокол Model Context Protocol (MCP) — это открытый протокол, обеспечивающий бесшовную интеграцию между LLM-приложениями и внешними источниками данных и инструментами. Создаёте ли вы IDE на базе ИИ, улучшаете чат-интерфейс или создаёте пользовательские ИИ-рабочие процессы, MCP предоставляет стандартизированный способ подключения LLM к необходимому им контексту.

Этот репозиторий — пример того, как создать MCP-сервер для Qdrant, поискового движка векторных данных.

Обзор

Официальный MCP-сервер для хранения и извлечения воспоминаний в поисковом движке Qdrant. Он действует как семантический слой памяти поверх базы данных Qdrant.

Компоненты

Инструменты

  1. qdrant-store
    • Сохраняет некоторую информацию в базе данных Qdrant
    • Входные данные:
      • information (строка): Информация для сохранения
      • metadata (JSON): Необязательные метаданные для сохранения
      • collection_name (строка): Имя коллекции для сохранения информации. Это поле обязательно, если нет имени коллекции по умолчанию. Если есть имя коллекции по умолчанию, это поле не активно.
    • Возвращает: подтверждающее сообщение
  2. qdrant-find
    • Извлекает релевантную информацию из базы данных Qdrant
    • Входные данные:
      • query (строка): Запрос для поиска
      • collection_name (строка): Имя коллекции для сохранения информации. Это поле обязательно, если нет имени коллекции по умолчанию. Если есть имя коллекции по умолчанию, это поле не активно.
    • Возвращает: информацию, сохранённую в базе данных Qdrant, в виде отдельных сообщений

Переменные окружения

Конфигурация осуществляется через переменные окружения. Единственный аргумент командной строки — --transport, используемый для выбора транспортного протокола.

[!NOTE] Нельзя одновременно указывать QDRANT_URL и QDRANT_LOCAL_PATH.

ИмяОписаниеЗначение по умолчанию
QDRANT_URLURL сервера QdrantNone
QDRANT_API_KEYAPI-ключ для сервера QdrantNone
COLLECTION_NAMEИмя коллекции по умолчанию.None
QDRANT_LOCAL_PATHПуть к локальной базе данных Qdrant (альтернатива QDRANT_URL)None
EMBEDDING_PROVIDERПровайдер эмбеддингов (сейчас поддерживается только "fastembed")fastembed
EMBEDDING_MODELИмя модели эмбеддинговsentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
TOOL_STORE_DESCRIPTIONПользовательское описание для инструмента storeСм. значение по умолчанию в settings.py
TOOL_FIND_DESCRIPTIONПользовательское описание для инструмента findСм. значение по умолчанию в settings.py
QDRANT_SEARCH_LIMITМаксимальное количество результатов поиска10
QDRANT_READ_ONLYВключить режим только для чтения (отключает инструмент qdrant-store)false

Переменные окружения FastMCP

Поскольку mcp-server-qdrant основан на FastMCP, он также поддерживает все переменные окружения FastMCP. Наиболее важные из них перечислены ниже:

Переменная окруженияОписаниеЗначение по умолчанию
FASTMCP_LOG_LEVELУровень логирования (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL)INFO
FASTMCP_SERVER_DEBUGРежим отладкиfalse
FASTMCP_SERVER_HOSTАдрес хоста для привязки сервера127.0.0.1
FASTMCP_SERVER_PORTПорт для запуска сервера8000
FASTMCP_SERVER_ON_DUPLICATE_RESOURCESПоведение при дублирующихся ресурсах (warn, error, replace, ignore)warn
FASTMCP_SERVER_ON_DUPLICATE_TOOLSПоведение при дублирующихся инструментах (warn, error, replace, ignore)warn
FASTMCP_SERVER_ON_DUPLICATE_PROMPTSПоведение при дублирующихся промптах (warn, error, replace, ignore)warn
FASTMCP_SERVER_DEPENDENCIESСписок зависимостей для установки в окружении сервера[]

[!NOTE] Специфичные для сервера настройки используют префикс FASTMCP_SERVER_. Это может измениться в будущих версиях.

Установка

Использование uvx

При использовании uvx не требуется специальная установка для непосредственного запуска mcp-server-qdrant.

QDRANT_URL="http://localhost:6333" \
COLLECTION_NAME="my-collection" \
EMBEDDING_MODEL="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2" \
uvx mcp-server-qdrant

Транспортные протоколы

Сервер поддерживает различные транспортные протоколы, которые можно указать с помощью флага --transport:

QDRANT_URL="http://localhost:6333" \
COLLECTION_NAME="my-collection" \
uvx mcp-server-qdrant --transport sse

Поддерживаемые транспортные протоколы:

  • stdio (по умолчанию): транспорт стандартного ввода/вывода, может использоваться только локальными MCP-клиентами
  • sse: транспорт Server-Sent Events, идеально подходит для удалённых клиентов
  • streamable-http: транспорт Streamable HTTP, идеально подходит для удалённых клиентов, более новый, чем SSE

Транспорт по умолчанию — stdio, если не указано иное.

При использовании транспорта SSE сервер будет прослушивать указанный порт и ожидать входящих подключений. Порт по умолчанию — 8000, однако его можно изменить с помощью переменной окружения FASTMCP_SERVER_PORT.

QDRANT_URL="http://localhost:6333" \
COLLECTION_NAME="my-collection" \
FASTMCP_SERVER_PORT=1234 \
uvx mcp-server-qdrant --transport sse

Использование Docker

В комплекте есть Dockerfile для сборки и запуска MCP-сервера:

# Build the container
docker build -t mcp-server-qdrant .

# Run the container
docker run -p 8000:8000 \
  -e FASTMCP_SERVER_HOST="0.0.0.0" \
  -e QDRANT_URL="http://your-qdrant-server:6333" \
  -e QDRANT_API_KEY="your-api-key" \
  -e COLLECTION_NAME="your-collection" \
  mcp-server-qdrant

[!TIP] Обратите внимание, что мы установили FASTMCP_SERVER_HOST="0.0.0.0", чтобы сервер прослушивал все сетевые интерфейсы. Это необходимо при запуске сервера в Docker-контейнере.

Установка через Smithery

Чтобы автоматически установить Qdrant MCP Server для Claude Desktop через Smithery:

npx @smithery/cli install mcp-server-qdrant --client claude

Ручная настройка Claude Desktop

Чтобы использовать этот сервер с приложением Claude Desktop, добавьте следующую конфигурацию в раздел "mcpServers" вашего claude_desktop_config.json:

{
  "qdrant": {
    "command": "uvx",
    "args": ["mcp-server-qdrant"],
    "env": {
      "QDRANT_URL": "https://xyz-example.eu-central.aws.cloud.qdrant.io:6333",
      "QDRANT_API_KEY": "your_api_key",
      "COLLECTION_NAME": "your-collection-name",
      "EMBEDDING_MODEL": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
    }
  }
}

Для локального режима Qdrant:

{
  "qdrant": {
    "command": "uvx",
    "args": ["mcp-server-qdrant"],
    "env": {
      "QDRANT_LOCAL_PATH": "/path/to/qdrant/database",
      "COLLECTION_NAME": "your-collection-name",
      "EMBEDDING_MODEL": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
    }
  }
}

Этот MCP-сервер автоматически создаст коллекцию с указанным именем, если её не существует.

По умолчанию сервер будет использовать модель эмбеддингов sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 для кодирования воспоминаний. На данный момент поддерживаются только модели FastEmbed.

Поддержка других инструментов

Этот MCP-сервер можно использовать с любым MCP-совместимым клиентом. Например, вы можете использовать его с Cursor и VS Code, которые имеют встроенную поддержку Model Context Protocol.

Использование с Cursor/Windsurf

Вы можете настроить этот MCP-сервер как инструмент поиска по коду для Cursor или Windsurf, настроив описания инструментов:

QDRANT_URL="http://localhost:6333" \
COLLECTION_NAME="code-snippets" \
TOOL_STORE_DESCRIPTION="Store reusable code snippets for later retrieval. \
The 'information' parameter should contain a natural language description of what the code does, \
while the actual code should be included in the 'metadata' parameter as a 'code' property. \
The value of 'metadata' is a Python dictionary with strings as keys. \
Use this whenever you generate some code snippet." \
TOOL_FIND_DESCRIPTION="Search for relevant code snippets based on natural language descriptions. \
The 'query' parameter should describe what you're looking for, \
and the tool will return the most relevant code snippets. \
Use this when you need to find existing code snippets for reuse or reference." \
uvx mcp-server-qdrant --transport sse # Enable SSE transport

В Cursor/Windsurf вы можете настроить MCP-сервер в своих настройках, указав на этот запущенный сервер с помощью транспортного протокола SSE. Описание того, как добавить MCP-сервер в Cursor, можно найти в документации Cursor. Если вы запускаете Cursor/Windsurf локально, вы можете использовать следующий URL:

http://localhost:8000/sse

[!TIP] Мы рекомендуем транспорт SSE как предпочтительный способ подключения Cursor/Windsurf к MCP-серверу, так как он поддерживает удалённые подключения. Это упрощает совместное использование сервера с вашей командой или использование в облачной среде.

Эта конфигурация превращает Qdrant MCP-сервер в специализированный инструмент поиска по коду, который может:

  1. Сохранять фрагменты кода, документацию и детали реализации
  2. Извлекать релевантные примеры кода на основе семантического поиска
  3. Помогать разработчикам находить конкретные реализации или шаблоны использования

Вы можете заполнить базу данных, сохраняя описания фрагментов кода на естественном языке (в параметре information) вместе с фактическим кодом (в свойстве metadata.code), а затем искать их с помощью запросов на естественном языке, описывающих то, что вы ищете.

[!NOTE] Описания инструментов, приведённые выше, являются примерами и могут потребовать настройки под ваш конкретный случай. Подумайте о корректировке описаний, чтобы они лучше соответствовали рабочему процессу вашей команды и конкретным типам фрагментов кода, которые вы хотите сохранять и извлекать.

Если вы успешно установили mcp-server-qdrant, но всё ещё не можете заставить его работать с Cursor, пожалуйста, рассмотрите возможность создания правил Cursor, чтобы инструменты MCP всегда использовались, когда агент создаёт новый фрагмент кода. Вы можете ограничить правила только определёнными типами файлов, чтобы не использовать MCP-сервер для документации или других типов контента.

Использование с Claude Code

Вы можете расширить возможности Claude Code, подключив его к этому MCP-серверу, что обеспечит семантический поиск по вашей существующей кодовой базе.

Настройка mcp-server-qdrant

  1. Добавьте MCP-сервер в Claude Code:

    # Add mcp-server-qdrant configured for code search
claude mcp add code-search \
-e QDRANT_URL="http://localhost:6333" \
-e COLLECTION_NAME="code-repository" \
-e EMBEDDING_MODEL="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2" \
-e TOOL_STORE_DESCRIPTION="Store code snippets with descriptions. The 'information' parameter should contain a natural language description of what the code does, while the actual code should be included in the 'metadata' parameter as a 'code' property." \
-e TOOL_FIND_DESCRIPTION="Search for relevant code snippets using natural language. The 'query' parameter should describe the functionality you're looking for." \
-- uvx mcp-server-qdrant

  2. Проверьте, что сервер был добавлен:

    claude mcp list

Использование семантического поиска по коду в Claude Code

Описания инструментов, указанные в TOOL_STORE_DESCRIPTION и TOOL_FIND_DESCRIPTION, подсказывают Claude Code, как использовать MCP-сервер. Приведённые выше описания являются примерами и могут потребовать настройки под ваш конкретный случай. Тем не менее, Claude Code уже должен уметь:

  1. Использовать инструмент qdrant-store для сохранения фрагментов кода с описаниями.
  2. Использовать инструмент qdrant-find для поиска релевантных фрагментов кода с помощью естественного языка.

Запуск MCP-сервера в режиме разработки

MCP-сервер можно запустить в режиме разработки с помощью команды mcp dev. Это запустит сервер и откроет MCP inspector в вашем браузере.

COLLECTION_NAME=mcp-dev fastmcp dev src/mcp_server_qdrant/server.py

Использование с VS Code

Для установки в один клик нажмите одну из кнопок установки ниже:

Install with UVX in VS Code Install with UVX in VS Code Insiders

Install with Docker in VS Code Install with Docker in VS Code Insiders

Ручная установка

Добавьте следующий блок JSON в файл User Settings (JSON) в VS Code. Вы можете сделать это, нажав Ctrl + Shift + P и введя Preferences: Open User Settings (JSON).

{
  "mcp": {
    "inputs": [
      {
        "type": "promptString",
        "id": "qdrantUrl",
        "description": "Qdrant URL"
      },
      {
        "type": "promptString",
        "id": "qdrantApiKey",
        "description": "Qdrant API Key",
        "password": true
      },
      {
        "type": "promptString",
        "id": "collectionName",
        "description": "Collection Name"
      }
    ],
    "servers": {
      "qdrant": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-server-qdrant"],
        "env": {
          "QDRANT_URL": "${input:qdrantUrl}",
          "QDRANT_API_KEY": "${input:qdrantApiKey}",
          "COLLECTION_NAME": "${input:collectionName}"
        }
      }
    }
  }
}

Или, если вы предпочитаете использовать Docker, добавьте эту конфигурацию:

{
  "mcp": {
    "inputs": [
      {
        "type": "promptString",
        "id": "qdrantUrl",
        "description": "Qdrant URL"
      },
      {
        "type": "promptString",
        "id": "qdrantApiKey",
        "description": "Qdrant API Key",
        "password": true
      },
      {
        "type": "promptString",
        "id": "collectionName",
        "description": "Collection Name"
      }
    ],
    "servers": {
      "qdrant": {
        "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "-p", "8000:8000",
          "-i",
          "--rm",
          "-e", "QDRANT_URL",
          "-e", "QDRANT_API_KEY",
          "-e", "COLLECTION_NAME",
          "mcp-server-qdrant"
        ],
        "env": {
          "QDRANT_URL": "${input:qdrantUrl}",
          "QDRANT_API_KEY": "${input:qdrantApiKey}",
          "COLLECTION_NAME": "${input:collectionName}"
        }
      }
    }
  }
}

В качестве альтернативы вы можете создать файл .vscode/mcp.json в вашем рабочем пространстве со следующим содержимым:

{
  "inputs": [
    {
      "type": "promptString",
      "id": "qdrantUrl",
      "description": "Qdrant URL"
    },
    {
      "type": "promptString",
      "id": "qdrantApiKey",
      "description": "Qdrant API Key",
      "password": true
    },
    {
      "type": "promptString",
      "id": "collectionName",
      "description": "Collection Name"
    }
  ],
  "servers": {
    "qdrant": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-qdrant"],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "${input:qdrantUrl}",
        "QDRANT_API_KEY": "${input:qdrantApiKey}",
        "COLLECTION_NAME": "${input:collectionName}"
      }
    }
  }
}

Для конфигурации рабочего пространства с Docker используйте это в .vscode/mcp.json:

{
  "inputs": [
    {
      "type": "promptString",
      "id": "qdrantUrl",
      "description": "Qdrant URL"
    },
    {
      "type": "promptString",
      "id": "qdrantApiKey",
      "description": "Qdrant API Key",
      "password": true
    },
    {
      "type": "promptString",
      "id": "collectionName",
      "description": "Collection Name"
    }
  ],
  "servers": {
    "qdrant": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-p", "8000:8000",
        "-i",
        "--rm",
        "-e", "QDRANT_URL",
        "-e", "QDRANT_API_KEY",
        "-e", "COLLECTION_NAME",
        "mcp-server-qdrant"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "${input:qdrantUrl}",
        "QDRANT_API_KEY": "${input:qdrantApiKey}",
        "COLLECTION_NAME": "${input:collectionName}"
      }
    }
  }
}

Участие

Если у вас есть предложения по улучшению mcp-server-qdrant или вы хотите сообщить об ошибке, откройте issue! Мы будем рады любым и всем вкладам.

Тестирование mcp-server-qdrant локально

Inspector MCP — это инструмент разработчика для тестирования и отладки MCP серверов. Он запускает как клиентский UI (порт по умолчанию 5173), так и прокси-сервер MCP (порт по умолчанию 3000). Откройте клиентский UI в вашем браузере, чтобы использовать inspector.

QDRANT_URL=":memory:" COLLECTION_NAME="test" \
fastmcp dev src/mcp_server_qdrant/server.py

После запуска откройте браузер по адресу http://localhost:5173, чтобы получить доступ к интерфейсу inspector.

Лицензия

Этот MCP-сервер лицензирован в соответствии с Apache License 2.0. Это означает, что вы можете свободно использовать, изменять и распространять программное обеспечение в соответствии с условиями Apache License 2.0. Для получения дополнительных сведений см. файл LICENSE в репозитории проекта.

Конфиденциальность и поддержка