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wrediam/better-qdrant-mcp-server

API development

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4 stars 5 forks 품질 71 트렌드 16MIT

향상된 Qdrant 벡터 데이터베이스 기능을 위한 Model Context Protocol (MCP) 서버. 이 서버는 Qdrant 수집, 문서 추가, semantic 검색을 위한 도구를 제공합니다.

개요

향상된 Qdrant 벡터 데이터베이스 기능을 위한 Model Context Protocol (MCP) 서버. 이 서버는 Qdrant 수집, 문서 추가, semantic 검색을 위한 도구를 제공합니다. - : 모든 사용 가능한 Qdrant 컬렉션보기 - : 프로세스 및 다양한 embedding 서비스와 함께 Qdrant 컬렉션에 문서를 추가 - : 당신의 벡터 데이터베이스를 통해 semantic 검색 수행 - : Qdrant 데이터베이스에서 수집 제거 서버는 환경 변수를 구성합니다. 프로젝트 루트의 .env 파일에 이러한 설정할 수 있습니다: - : API 키 필요 - : API 키 필요 - : 로컬 embedding 모델 (기본 엔드포인트: http://localhost:11434)] - : Local embedding model Claude이 MCP 서버를 사용하려면 MCP 설정 파일에 추가하십시오. - 노드.js >= 18.0.0 - Qdrant 서버 (현지 또는 원격) - 사용하려는 embedding 서비스의 API 키

개요(AI 번역)

향상된 Qdrant 벡터 데이터베이스 기능을 위한 Model Context Protocol (MCP) 서버. 이 서버는 Qdrant 수집, 문서 추가, semantic 검색을 위한 도구를 제공합니다.

특징

-List 컬렉션: Qdrant 컬렉션 보기

  • ** 문서 추가 **: 다양한 embedding 서비스로 Qdrant 컬렉션에 문서 추가
  • 검색: 벡터 데이터베이스에서 semantic 검색 수행
  • Delete Collection: Qdrant 데이터베이스에서 수집 제거

설치

또는 npx에 직접 사용:

구성

서버는 환경 변수를 구성합니다. 프로젝트 루트에 .env파일을 설정할 수 있습니다:

지원되는 Embedding 서비스

  • OpenAI: API 키 필요 -OpenRouter: API 키 필요
  • Ollama: 로컬 embedding 모델 (기본 엔드포인트: http://localhost:11434)
  • FastEmbed: 로컬 embedding 모델

Claude와 사용

Claude이 MCP 서버를 사용하려면 MCP 설정 파일에 추가하십시오.

예제 명령

리스트 컬렉션

문서 추가

검색

삭제 컬렉션

요구 사항

  • 노드.js >= 18.0.0

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README

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Better Qdrant MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server for enhanced Qdrant vector database functionality. This server provides tools for managing Qdrant collections, adding documents, and performing semantic searches.

Features

  • List Collections: View all available Qdrant collections
  • Add Documents: Process and add documents to a Qdrant collection with various embedding services
  • Search: Perform semantic searches across your vector database
  • Delete Collection: Remove collections from your Qdrant database

Installation

npm install -g better-qdrant-mcp-server

Or use it directly with npx:

npx better-qdrant-mcp-server

Configuration

The server uses environment variables for configuration. You can set these in a .env file in your project root:

# Qdrant Configuration
QDRANT_URL=http://localhost:6333
QDRANT_API_KEY=your_api_key_if_needed

# Embedding Service API Keys
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
OPENROUTER_API_KEY=your_openrouter_api_key
OLLAMA_ENDPOINT=http://localhost:11434

Supported Embedding Services

  • OpenAI: Requires an API key
  • OpenRouter: Requires an API key
  • Ollama: Local embedding models (default endpoint: http://localhost:11434)
  • FastEmbed: Local embedding models

Usage with Claude

To use this MCP server with Claude, add it to your MCP settings configuration file:

{
  "mcpServers": {
    "better-qdrant": {
      "command": "npx",
      "args": ["better-qdrant-mcp-server"],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "http://localhost:6333",
        "QDRANT_API_KEY": "your_api_key_if_needed",
        "DEFAULT_EMBEDDING_SERVICE": "ollama",
        "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key",
        "OPENAI_ENDPOINT": "https://api.openai.com/v1",
        "OPENROUTER_API_KEY": "your_openrouter_api_key",
        "OPENROUTER_ENDPOINT": "https://api.openrouter.com/v1",
        "OLLAMA_ENDPOINT": "http://localhost:11434",
        "OLLAMA_MODEL": "nomic-embed-text"
      }
    }
  }
}

Example Commands

List Collections

use_mcp_tool
server_name: better-qdrant
tool_name: list_collections
arguments: {}

Add Documents

use_mcp_tool
server_name: better-qdrant
tool_name: add_documents
arguments: {
  "filePath": "/path/to/your/document.pdf",
  "collection": "my-collection",
  "embeddingService": "openai",
  "chunkSize": 1000,
  "chunkOverlap": 200
}
use_mcp_tool
server_name: better-qdrant
tool_name: search
arguments: {
  "query": "your search query",
  "collection": "my-collection",
  "embeddingService": "openai",
  "limit": 5
}

Delete Collection

use_mcp_tool
server_name: better-qdrant
tool_name: delete_collection
arguments: {
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설치

npx better-qdrant-mcp-server
MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →

설정

{ "mcpServers": { "better-qdrant": { "command": "npx", "args": ["better-qdrant-mcp-server"], "env": { "QDRANT_URL": "http://localhost:6333", "QDRANT_API_KEY": "your_api_key_if_needed", "DEFAULT_EMBEDDING_SERVICE": "ollama", "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key", "OPENAI_ENDPOINT": "https://api.openai.com/v1", "OPENROUTER_API_KEY": "your_openrouter_api_key", "OPENROUTER_ENDPOINT": "https://api.openrouter.com/v1", "OLLAMA_ENDPOINT": "http://localhost:11434", "OLLAMA_MODEL": "nomic-embed-text" } } } }