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MCP Server with Qdrant

MCP Server with Qdrant

ローカル
github.com/ChangJunParkデータベース182 週間前に更新

MCP Server with Qdrant について

MCP Server with Qdrantは、QdrantのベクトルデータベースとMCPサーバーを組み合わせ、コードスニペットを保存・検索します。自然言語によるセマンティック検索に対応し、SSEで通信できます。

主な機能

  1. 01コードスニペットの保存と管理
  2. 02自然言語によるコード検索
  3. 03セマンティック検索で関連情報を取得
  4. 04SSEトランスポートに対応

活用シーン

  1. 01メタデータ付きコードスニペットの保存
  2. 02自然言語クエリによるコード検索
  3. 03関連するコード記録から結果を取得

MCP 対応

MCP クライアント向けに情報の保存と関連情報の検索ツールを提供し、SSEで接続できます。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Qdrant を使用した MCP サーバー

このプロジェクトは、Qdrant ベクトルデータベースと MCP(Model Control Protocol)サーバーを統合し、コードスニペットを保存および検索できるシステムです。

機能

  • コードスニペットの保存と管理
  • 自然言語によるコード検索
  • セマンティック検索による関連コードの検索
  • SSE(Server-Sent Events)転送方式のサポート

システム構成

  • Qdrant:ベクトルデータベースサーバー(ポート:6333、6334)
  • MCP サーバー:コードスニペット管理サーバー(ポート:8000)
  • 埋め込みモデル:(デフォルト)sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2

MCP ツール

QDRANT MCP サーバーは、次のツールを提供します。

1. qdrant-store
  • 機能:Qdrant データベースに情報を保存します
  • 入力:
    • information (string):保存する情報
    • metadata (JSON):任意のメタデータ
  • 戻り値:保存確認メッセージ
2. qdrant-find
  • 機能:Qdrant データベースから関連情報を検索します
  • 入力:
    • query (string):検索に使用するクエリ
  • 戻り値:Qdrant データベースに保存された情報を個別のメッセージとして返します

はじめに

必要条件
  • Docker
  • Docker Compose
インストールと実行
1. リポジトリをクローン
git clone <repository-url>
cd <repository-name>
2. サービスを起動
docker-compose up -d
3. サービスの状態を確認
docker-compose ps
サービスへのアクセス
    "qdrant": {
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    },

環境変数

Qdrant
  • RUST_LOG:ログレベル(デフォルト値:info)
MCP サーバー
  • QDRANT_URL:Qdrant サーバーのアドレス
  • COLLECTION_NAME:コレクション名
  • EMBEDDING_MODEL:埋め込みモデル
  • TOOL_STORE_DESCRIPTION:保存ツールの説明
  • TOOL_FIND_DESCRIPTION:検索ツールの説明

データの保存

データは ./qdrant_storage ディレクトリに永続的に保存されます。

サービスの管理

ログの確認
docker-compose logs -f
サービスの停止
docker-compose down

注意事項

  • データをバックアップするため、qdrant_storage ディレクトリを定期的にバックアップしてください。
  • 本番環境では、適切なセキュリティ設定を追加してください。

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。