Qdrant MCP Server

Qdrant MCP サーバー

Qdrant ベクトルデータベースと連携する MCP サーバーです。このサーバーは、MCP（Master Control Program）フレームワークを使用して、ベクトルの管理、類似検索の実行、テキストからベクトルへの自動埋め込みを行うツールを提供します。

特徴

• FastEmbed を使用した、テキストからベクトルへの自動埋め込み
• ベクトル検索によるテキストコンテンツの保存と取得
• 環境変数を使用したデフォルトのコレクション設定
• コンテンツによるテキスト類似検索
• 最適化されたモデルによる効率的な埋め込み

設定

.env.example テンプレートを基に .env ファイルを作成します。

# Qdrant connection settings
QDRANT_HOST=localhost
QDRANT_PORT=6333
QDRANT_API_KEY=
QDRANT_VERIFY_SSL=True  # Set to False if using self-signed certificates

# Default settings
DEFAULT_COLLECTION_NAME=default_collection
EMBEDDING_MODEL=BAAI/bge-small-en-v1.5

埋め込みモデルは、FastEmbed がサポートする任意のモデルに変更できます。

使用方法

ローカルでの実行

1. パッケージをインストールします。

pip install -e .

2. サーバーを実行します。

qdrant-mcp-server

Docker での実行

1. Docker イメージをビルドします。

docker build -t qdrant-mcp-server .

2. コンテナを実行します。

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

テスト

このパッケージには、機能を検証するためのテストスイートが含まれています。テストを実行するには、次の手順に従います。

1. 開発用依存関係をインストールします。

pip install -e ".[dev]"

2. テストを実行します。

cd tests
./run_tests.py

または、pytest を直接使用できます。

pytest -xvs tests/

自己署名証明書の使用

Qdrant サーバーが自己署名証明書を使用している場合は、.env ファイル、または Docker コンテナの実行時に QDRANT_VERIFY_SSL=False を設定します。これにより、SSL 証明書の検証が無効になります。

ツール

サーバーは次のツールを提供します。

テキストツール

• store_text：テキストを埋め込みベクトルに変換し、データベースに保存します
• search_similar_text：クエリテキストを埋め込みに変換し、類似するベクトルを検索します
• store_texts：複数のテキストを埋め込みに変換し、一括で保存します

ベクトルツール

• search_vectors：コレクション内の類似ベクトルを検索します
• upsert_vectors：ベクトルをコレクションにアップロードします
• filter_search：メタデータフィルターを使ってコレクションを検索します

ポイントツール

• get_points：コレクションから ID を指定してポイントを取得します
• delete_points：コレクションから ID を指定してポイントを削除します
• count_points：コレクション内のポイント数をカウントします

使用例

テキストの保存

await store_text(
    text="What is the capital of France?", 
    metadata={"category": "geography", "type": "question"}
)

類似テキストの検索

await search_similar_text(
    query="What is Paris the capital of?",
    limit=5
)

複数のテキストの保存

await store_texts(
    texts=["Paris is in France", "London is in England", "Berlin is in Germany"],
    metadatas=[
        {"category": "geography", "country": "France"},
        {"category": "geography", "country": "England"},
        {"category": "geography", "country": "Germany"}
    ]
)