Qdrant Retrieve MCP Server

Name: Qdrant Retrieve MCP Server
Author: gergelyszerovay

本地服务

github.com/gergelyszerovay数据库084 周前更新

代码仓库

关于 Qdrant Retrieve MCP Server

Qdrant Retrieve MCP Server 供 MCP 客户端对多个 Qdrant 集合执行语义搜索，支持单条或多条查询。结果包含文档文本、相似度分数及来源集合，并可配置返回数量。

主要功能

01跨多个集合搜索
02支持多条查询
03配置结果数量
04追踪来源集合

适用场景

01在多个 Qdrant 集合中查找相关文档
02比较多条查询的搜索结果

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 `qdrant_retrieve` 工具，用于从 Qdrant 集合检索语义相似的文档。它连接到通过 URL 指定的 Qdrant 实例。

#qdrant #semantic-search #mcp-server

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置

{
  "mcpServers": {
    "qdrant-retrive": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@gergelyszerovay/mcp-server-qdrant-retrive"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_API_KEY": "<QDRANT_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

启动命令npx -y @gergelyszerovay/mcp-server-qdrant-retrive

需要配置的环境变量

QDRANT_API_KEY密钥

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包

npm@gergelyszerovay/mcp-server-qdrant-retrivestdio

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Qdrant Retrieve MCP Server

使用 Qdrant 向量数据库进行语义搜索的 MCP 服务。

功能

跨多个集合进行语义搜索
支持多个查询
可配置结果数量
跟踪集合来源

注意：此服务会连接到指定 URL 的 Qdrant 实例。

注意 2：首次检索可能较慢，因为 MCP 服务需要下载所需的嵌入模型。

API

工具

qdrant_retrieve
- 根据多个查询，从多个 Qdrant 向量存储集合中检索语义相似的文档
- 输入：
  - collectionNames (string[])：要搜索的 Qdrant 集合名称
  - topK (number)：要检索的最相似文档数量（默认值：3）
  - query (string[])：要搜索的查询文本数组
- 返回：
  - results：检索到的文档数组，包含：
    - query：生成此结果的查询
    - collectionName：此结果所属的集合名称
    - text：文档文本内容
    - score：0 到 1 之间的相似度分数

在 Claude Desktop 中使用

将以下内容添加到 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "qdrant": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@gergelyszerovay/mcp-server-qdrant-retrive"],
      "env": {
        "QDRANT_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

命令行选项

MCP server for semantic search with Qdrant vector database.

Options
  --enableHttpTransport      Enable HTTP transport [default: false]
  --enableStdioTransport     Enable stdio transport [default: true]
  --enableRestServer         Enable REST API server [default: false]
  --mcpHttpPort=<port>       Port for MCP HTTP server [default: 3001]
  --restHttpPort=<port>      Port for REST HTTP server [default: 3002]
  --qdrantUrl=<url>          URL for Qdrant vector database [default: http://localhost:6333]
  --embeddingModelType=<type> Type of embedding model to use [default: Xenova/all-MiniLM-L6-v2]
  --help                     Show this help message

Environment Variables
  QDRANT_API_KEY            API key for authenticated Qdrant instances (optional)

Examples
  $ mcp-qdrant --enableHttpTransport
  $ mcp-qdrant --mcpHttpPort=3005 --restHttpPort=3006
  $ mcp-qdrant --qdrantUrl=http://qdrant.example.com:6333
  $ mcp-qdrant --embeddingModelType=Xenova/all-MiniLM-L6-v2

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