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Qdrant Vector Database

Qdrant Vector Database

基于Qdrant的代码片段语义搜索系统
2.5分
1
2025-04-28 09:44:19
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基于 Qdrant 的 MCP 服务器

此项目将 Qdrant 向量数据库与 MCP(模型控制协议)服务器相结合,构建了一个用于存储和检索代码片段的系统。

功能

  • 代码片段存储与管理
  • 自然语言基础的代码搜索
  • 语义搜索以获取相关代码
  • Server-Sent Events (SSE) 传输支持

系统架构

  • Qdrant: 向量数据库服务器(端口:6333、6334)
  • MCP 服务器: 代码片段管理服务器(端口:8000)
  • 嵌入式模型: (默认)sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2

MCP 工具

QDRANT MCP 服务器提供了以下工具:

1. qdrant-store

  • 功能: 将信息存储到 Qdrant 数据库
  • 输入:
    • information (字符串): 需要保存的信息
    • metadata (JSON): 可选元数据
  • 输出: 存储确认消息

2. qdrant-find

  • 功能: 在 Qdrant 数据库中搜索相关信息
  • 输入:
    • query (字符串): 搜索使用的查询
  • 输出: 返回 Qdrant 数据库存储的信息,以单独的消息形式呈现

入门指南

前提条件

  • Docker
  • Docker Compose

安装与运行

1. 克隆存储库

git clone <repository-url>
cd <repository-name>

2. 启动服务

docker-compose up -d

3. 检查服务状态

docker-compose ps

访问服务

  • Qdrant 界面: http://localhost:6333/dashboard
  • MCP Server: http://localhost:8000
  • 在 cursor 等 AI IDE 中设置时,可以使用以下 JSON 格式进行配置:
    "qdrant": {
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    },

环境变量

Qdrant

  • RUST_LOG: 日志级别 (默认值:info)

MCP 服务器

  • QDRANT_URL: Qdrant 服务器地址
  • COLLECTION_NAME: 集合名称
  • EMBEDDING_MODEL: 嵌入式模型
  • TOOL_STORE_DESCRIPTION: 存储工具描述
  • TOOL_FIND_DESCRIPTION: 搜索工具描述

数据存储

数据将永久保存在 ./qdrant_storage 目录中。

服务管理

查看日志

docker-compose logs -f

停止服务

docker-compose down

注意事项

  • 定期备份 qdrant_storage 目录以防止数据丢失。
  • 在生产环境中,请添加适当的安保配置。