MCP Server Qdrant

一个基于Qdrant向量数据库的机器控制协议(MCP)服务器,支持文本存储、语义搜索及FastEmbed嵌入模型集成。
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什么是MCP Server for Qdrant?

MCP Server for Qdrant是一个中间件服务,允许用户通过简单的协议存储文本信息及其元数据到Qdrant向量数据库,并支持通过语义搜索快速检索这些信息。

如何使用MCP Server for Qdrant?

您可以通过安装Python包或Docker容器来运行服务,然后使用提供的工具或API来存储和搜索信息。

适用场景

适用于需要长期记忆存储的AI应用、知识管理系统、智能问答系统等场景。

主要功能

文本存储将文本信息与可选元数据一起存储到Qdrant数据库
语义搜索基于文本内容的含义而非关键词进行搜索
FastEmbed集成内置高效的文本嵌入模型支持
Docker支持提供容器化部署方案

优势与局限性

优势
简单易用的API接口
高效的语义搜索能力
灵活的元数据支持
开箱即用的嵌入模型
局限性
需要预先配置Qdrant数据库
大规模部署需要额外优化
默认嵌入模型可能不适合所有场景

如何使用

安装
通过pip或源码安装服务
配置
设置环境变量或创建.env文件配置Qdrant连接
运行服务
启动MCP服务器
使用工具
使用提供的工具存储和搜索信息

使用案例

存储聊天记录将用户与AI的对话历史存储起来供后续参考
搜索相关知识当用户提出类似问题时,可以快速找到相关历史记录

常见问题

我需要自己部署Qdrant数据库吗?
可以更换嵌入模型吗?
存储的信息有大小限制吗?

相关资源

Qdrant官方文档
Qdrant向量数据库的官方文档
FastEmbed项目
FastEmbed嵌入模型的GitHub仓库
MCP协议介绍
机器控制协议的基本概念
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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