MCP Qdrant Server With Qdrant Db

🚀 基于 MCP 协议的代码片段管理服务器与 Qdrant 向量数据库结合使用

本项目创新性地将 MCP（模型控制协议）服务器与 Qdrant 向量数据库深度融合，精心构建了一套专门用于高效存储和精准检索代码片段的强大系统。该系统能极大提升代码管理和搜索的效率，为开发者带来便捷的使用体验。

🚀 快速开始

先决条件

• Docker 容器引擎
• Docker Compose 服务编排工具

安装与运行

步骤 1：克隆代码仓库

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

步骤 2：启动服务组件

docker-compose up -d

步骤 3：检查服务状态

docker-compose ps

服务访问地址

• Qdrant 管理界面：http://localhost:6333/dashboard
• MCP Server 接口：http://localhost:8000
• 对于 cursor 等 AI 开发环境的配置，可参考如下 JSON 格式：

    "qdrant": {
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    },

✨ 主要特性

• 代码片段的保存与管理：方便开发者对代码片段进行有序存储和高效管理。
• 基于自然语言的代码搜索：支持使用自然语言进行代码搜索，降低搜索门槛。
• 通过语义搜索查找相关代码：利用语义搜索技术，精准定位相关代码。
• 支持 Server - Sent Events（SSE）数据传输协议：确保数据传输的实时性和高效性。

📚 详细文档

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：默认使用 sentence - transformers/all - MiniLM - L6 - v2

MCP 工具集

Qdrant MCP 服务器提供了以下功能模块：

1. qdrant - store

• 功能描述：将信息保存至 Qdrant 数据库
• 输入参数：
  • information（字符串）：待存储的信息内容
  • metadata（JSON 格式）：可选的元数据信息
• 返回结果：存储确认消息

2. qdrant - find

• 功能描述：在 Qdrant 数据库中搜索相关信息
• 输入参数：
  • query（字符串）：用于执行搜索的查询语句
• 返回结果：Qdrant 数据库中存储的信息，按独立消息格式呈现

环境变量配置

Qdrant 相关变量

• RUST_LOG：设置运行时日志级别（默认值为 info）

MCP 服务器相关变量

• QDRANT_URL：指定 Qdrant 服务的网络地址
• COLLECTION_NAME：定义数据集合名称
• EMBEDDING_MODEL：选择使用的嵌入式模型
• TOOL_STORE_DESCRIPTION：存储功能的描述信息
• TOOL_FIND_DESCRIPTION：搜索功能的描述信息

数据持久化

所有存储的数据将长期保存在 ./qdrant_storage 目录下。

服务管理操作

查看运行日志

docker-compose logs

停止服务运行

docker-compose down

⚠️ 重要提示

• 定期备份重要数据以防止意外丢失。
• 在生产环境中，请确保采取适当的安全防护措施。