Qdrant MCP Server

WisdomForge

一套强大的知识管理系统，能够从经验、见解和最佳实践中淬炼智慧。基于 Qdrant 向量数据库构建，可高效存储和检索知识。

功能

• 智能知识管理与检索
• 支持多种知识类型（最佳实践、经验教训、见解、经验）
• 通过环境变量配置数据库选择
• 使用 Qdrant 内置的 FastEmbed 高效生成嵌入
• 领域知识存储与检索
• 可部署到 Smithery.ai 平台

前置条件

• Node.js 20.x 或更高版本（推荐使用 LTS）
• npm 10.x 或更高版本
• Qdrant 或 Chroma 向量数据库

安装

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/hadv/wisdomforge
cd wisdomforge

2. 安装依赖：

npm install

3. 根据 .env.example 模板在根目录中创建 .env 文件：

cp .env.example .env

4. 在 .env 文件中配置环境变量：

必需的环境变量

数据库配置

• DATABASE_TYPE：选择向量数据库（qdrant 或 chroma）
• COLLECTION_NAME：向量集合的名称
• QDRANT_URL：Qdrant 实例的 URL（使用 Qdrant 时必需）
• QDRANT_API_KEY：Qdrant 的 API 密钥（使用 Qdrant 时必需）
• CHROMA_URL：Chroma 实例的 URL（使用 Chroma 时必需）

服务配置

• HTTP_SERVER：设为 true 以启用 HTTP 服务模式
• PORT：仅用于本地开发的端口号（默认值：3000）。Smithery 云端部署中不使用。

Qdrant 的 .env 配置示例：

DATABASE_TYPE=qdrant
COLLECTION_NAME=wisdom_collection
QDRANT_URL=https://your-qdrant-instance.example.com:6333
QDRANT_API_KEY=your_api_key
HTTP_SERVER=true
PORT=3000  # Only needed for local development

5. 构建项目：

npm run build

AI IDE 集成

Cursor AI IDE

将此配置添加到 ~/.cursor/mcp.json 或 .cursor/mcp.json 文件中：

{
  "mcpServers": { 
    "wisdomforge": {
      "command": "/bin/zsh",
      "args": [
        "/path/to/wisdomforge/run-wisdomforge-mcp.sh"
      ]
    }
  }
}

将配置中的以下占位符替换为实际值：

• YOUR_API_KEY：你的 Smithery API 密钥
• YOUR_COLLECTION_NAME：你的 Qdrant 集合名称
• YOUR_QDRANT_URL：你的 Qdrant 实例 URL
• YOUR_QDRANT_API_KEY：你的 Qdrant API 密钥

注意：请确保已安装 Node.js，并且 npx 可在 PATH 中使用。如果你使用 nvm，请在启动 Cursor 前运行 nvm use --lts，以确保使用正确的 Node.js 版本。

Claude Desktop

在 Claude 的设置中添加此配置：

{
  "processes": {
    "knowledge_server": {
      "command": "/path/to/your/project/run-mcp.sh",
      "args": []
    }
  },
  "tools": [
    {
      "name": "store_knowledge",
      "description": "Store domain-specific knowledge in a vector database",
      "provider": "process",
      "process": "knowledge_server"
    },
    {
      "name": "retrieve_knowledge_context",
      "description": "Retrieve relevant domain knowledge from a vector database",
      "provider": "process",
      "process": "knowledge_server"
    }
  ]
}