关于 qdrant-mcp-local
qdrant-mcp-local 提供 Docker Compose 配置,用于在本地运行 Qdrant 和 MCP-server-qdrant,适合需要本地向量数据库及其 MCP 服务的用户。数据保存在本地目录中。
主要功能
- 01Docker Compose 配置
- 02运行 Qdrant 和 MCP-server-qdrant
- 03数据持久化到 ./data
- 04可配置环境变量
- 05调试脚本与容器日志
适用场景
- 01启动本地 Qdrant MCP 环境
- 02容器停止后保留向量数据
- 03更改服务端口以避免冲突
MCP 相关
该项目在 Qdrant 旁运行 MCP-server-qdrant,并通过 http://localhost:8000/sse 提供 MCP SSE 端点,供兼容客户端连接。
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。
工具
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
来自项目 READMEqdrant-mcp-local
ローカル環境でQdrantとMCP-server-qdrantを簡単に立ち上げるためのDocker Compose設定です。
概要
このリポジトリは以下のコンポーネントを含んでいます:
- Qdrant - ベクトル検索エンジン
- MCP-server-qdrant - Model Context Protocol (MCP)サーバー。Qdrantベクトルデータベースとの連携をサポートします。
セットアップ方法
前提条件
- Docker
- Docker Compose V2 (現在のDockerには通常組み込まれています)
使用方法
- リポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/hirokita117/qdrant-mcp-local.git
cd qdrant-mcp-local
- データ保存用のディレクトリを作成します:
mkdir -p data
- Docker Composeを使って環境を起動します(初回はビルドに少し時間がかかります):
docker compose up -d
これにより以下のサービスが起動します:
- Qdrant: http://localhost:6333
- MCP Server: http://localhost:8000
- 環境を停止するには:
docker compose down
Qdrantのデータは./dataディレクトリに保存されるため、コンテナを停止しても情報は保持されます。
設定のカスタマイズ
.envファイルを編集することで、環境変数を変更できます。
トラブルシューティング
コンテナが起動しない場合
- デバッグスクリプトを実行:
chmod +x debug.sh
./debug.sh
このスクリプトにより、環境の詳細情報とエラーの詳細が表示されます。
- 手動でログを確認:
docker compose logs mcp-server
- コンテナ再構築:
環境を完全に再構築するには:
docker compose down
docker compose build --no-cache
docker compose up -d
- 一般的な問題と解決策:
- ポート競合: 6333または8000ポートが既に使用されている場合は、
.envファイルで別のポートを指定してください。 - ディスク容量: Docker用のディスク容量が不足していないか確認してください。
- Dockerデーモン: Dockerデーモンが正常に動作しているか確認してください。
詳細なトラブルシューティングについては、docs/USAGE.mdを参照してください。
使用例
MCPサーバーのエンドポイント
- MCP SSEエンドポイント:
http://localhost:8000/sse
Claude Desktopでの設定例
Claude Desktopで使用する場合、claude_desktop_config.jsonに以下を追加します:
{
"mcpServers": {
"qdrant": {
"command": "curl",
"args": ["-N", "http://localhost:8000/sse"],
"transport": "sse"
}
}
}
Cursorでの設定例
Cursorで使用する場合、MCPサーバー設定で以下のURLを指定します:
http://localhost:8000/sse
ライセンス
このプロジェクトは元のQdrantとMCP-server-qdrantのライセンスに準拠します。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。