Qdrant 语义检索 MCP 服务器

用于语义搜索的 MCP 服务器，搭配 Qdrant 向量数据库。

功能

• 多集合语义搜索
• 支持多查询
• 可配置结果数量
• 集合来源追踪

注意: 该服务器连接到由 URL 指定的 Qdrant 实例。

注意 2: 第一次检索可能会较慢，因为 MCP 服务器会下载所需的嵌入模型。

API

工具

• qdrant_retrieve
  • 根据多个查询从多个 Qdrant 向量存储集合中检索语义相似的文档
  • 输入:
    • collectionNames (string[]): 要搜索的 Qdrant 集合名称数组
    • topK (number): 要检索的最相似文档数量（默认: 3）
    • query (string[]): 查询文本数组
  • 返回:
    • results: 检索到的文档数组，包含：
      • query: 生成此结果的查询
      • collectionName: 此结果来源的集合名称
      • text: 文档正文内容
      • score: 相似度分数（范围在 0 到 1 之间）

与 Claude Desktop 的使用

将以下内容添加到你的 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "qdrant": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@gergelyszerovay/mcp-server-qdrant-retrive"],
      "env": {
        "QDRANT_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

命令行选项

语义搜索与 Qdrant 向量数据库的 MCP 服务器。

选项
  --enableHttpTransport      启用 HTTP 传输 [默认: false]
  --enableStdioTransport     启用标准输入输出传输 [默认: true]
  --enableRestServer         启用 REST API 服务器 [默认: false]
  --mcpHttpPort=<端口>       MCP HTTP 服务器的端口号 [默认: 3001]
  --restHttpPort=<端口>      REST HTTP 服务器的端口号 [默认: 3002]
  --qdrantUrl=<url>          Qdrant 向量数据库的 URL [默认: http://localhost:6333]
  --embeddingModelType=<类型> 要使用的嵌入模型类型 [默认: Xenova/all-MiniLM-L6-v2]
  --help                     显示此帮助信息

环境变量
  QDRANT_API_KEY            对于身份验证的 Qdrant 实例，API 密钥（可选）

示例
  $ mcp-qdrant --enableHttpTransport
  $ mcp-qdrant --mcpHttpPort=3005 --restHttpPort=3006
  $ mcp-qdrant --qdrantUrl=http://qdrant.example.com:6333
  $ mcp-qdrant --embeddingModelType=Xenova/all-MiniLM-L6-v2