
wrediam/better-qdrant-mcp-server
API development이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요. 원문 보기
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
이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요.
README
원문 README의 일부입니다. 원문 보기.
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
}
Search
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: {
설치
npx better-qdrant-mcp-server설정
{
"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"
}
}
}
}