Qdrant MCP Server

基本能力

产品定位

Qdrant MCP Server 是一个用于管理和检索向量数据的服务，特别适用于需要高效处理文本和向量数据的应用场景。

核心功能

• 自动文本到向量嵌入（使用 FastEmbed）
• 存储和检索带有向量搜索的文本内容
• 通过环境变量使用默认集合配置
• 基于内容的文本相似性搜索
• 使用优化模型进行高效嵌入

适用场景

• 自然语言处理（NLP）应用
• 推荐系统
• 信息检索系统
• 任何需要高效向量搜索的场景

工具列表

文本工具

• store_text: 将文本转换为嵌入向量并存储到数据库中
• search_similar_text: 将查询文本转换为嵌入并查找相似向量
• store_texts: 批量将多个文本转换为嵌入并存储

向量工具

• search_vectors: 在集合中搜索相似向量
• upsert_vectors: 上传向量到集合
• filter_search: 使用元数据过滤器搜索集合

点工具

• get_points: 通过 ID 从集合中获取点
• delete_points: 通过 ID 从集合中删除点
• count_points: 计算集合中的点数

常见问题解答

• 如何处理自签名证书？ 如果 Qdrant 服务器使用自签名证书，请在 .env 文件中或运行 Docker 容器时设置 QDRANT_VERIFY_SSL=False，以禁用 SSL 证书验证。

使用教程

使用依赖

1. 确保已安装 Python 和 pip
2. 确保已安装 Docker（如果使用 Docker 运行）

安装教程

本地运行

1. 安装包：

pip install -e .

1. 运行服务器：

qdrant-mcp-server

使用 Docker 运行

1. 构建 Docker 镜像：

docker build -t qdrant-mcp-server .

1. 运行容器：

docker run -p 8000:8000 --env QDRANT_HOST=<your-qdrant-host> --env QDRANT_PORT=<your-qdrant-port> --env QDRANT_VERIFY_SSL=<True|False> qdrant-mcp-server

调试方式

1. 安装开发依赖：

pip install -e ".[dev]"

1. 运行测试：

cd tests
./run_tests.py

或直接使用 pytest：

pytest -xvs tests/

许可证

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