qdrant-mcp-server

# Qdrant MCP Server 一个用于与 [Qdrant](https://qdrant.tech/) 向量数据库交互的 MCP 服务器。该服务器提供管理向量、执行相似性搜索以及使用 MCP（主控程序）框架进行自动文本到向量嵌入的工具。 ## 特性 - 使用 FastEmbed 进行自动文本到向量嵌入 - 使用向量搜索存储和检索文本内容 - 通过环境变量使用默认集合配置 - 按内容进行文本相似性搜索 - 使用优化模型进行高效嵌入 ## 配置 根据 `.env.example` 模板创建一个 `.env` 文件： ``` # Qdrant 连接设置 QDRANT_HOST=localhost QDRANT_PORT=6333 QDRANT_API_KEY= QDRANT_VERIFY_SSL=True # 如果使用自签名证书，请设置为 False # 默认设置 DEFAULT_COLLECTION_NAME=default_collection EMBEDDING_MODEL=BAAI/bge-small-en-v1.5 ``` 您可以将嵌入模型更改为任何由 [FastEmbed](https://github.com/qdrant/fastembed) 支持的模型。 ## 使用 ### 本地运行 1. 安装包： ``` pip install -e . ``` 2. 运行服务器： ``` qdrant-mcp-server ``` ### 使用 Docker 运行 1. 构建 Docker 镜像： ``` docker build -t qdrant-mcp-server . ``` 2. 运行容器： ``` 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 ``` ## 测试 该包包含一个测试套件以验证功能。要运行测试： 1. 安装开发依赖： ``` pip install -e ".[dev]" ``` 2. 运行测试： ``` cd tests ./run_tests.py ``` 或者，您可以直接使用 pytest： ``` pytest -xvs tests/ ``` ### 使用自签名证书 如果您的 Qdrant 服务器使用自签名证书，请在 `.env` 文件中或运行 Docker 容器时设置 `QDRANT_VERIFY_SSL=False`。这将禁用 SSL 证书验证。 ## 工具 服务器提供以下工具： ### 文本工具 - `store_text`: 将文本转换为嵌入向量并存储在数据库中 - `search_similar_text`: 将查询文本转换为嵌入并查找相似向量 - `store_texts`: 将多个文本转换为嵌入并批量存储 ### 向量工具 - `search_vectors`: 在集合中搜索相似向量 - `upsert_vectors`: 将向量上传到集合 - `filter_search`: 使用元数据过滤器搜索集合 ### 点工具 - `get_points`: 根据 ID 从集合中获取点 - `delete_points`: 根据 ID 从集合中删除点 - `count_points`: 计算集合中的点数 ## 示例 ### 存储文本 ``` await store_text( text="法国的首都是什么？", metadata={"category": "geography", "type": "question"} ) ``` ### 搜索相似文本 ``` await search_similar_text( query="巴黎是哪个国家的首都？", limit=5 ) ``` ### 存储多个文本 ``` await store_texts( texts=["巴黎在法国", "伦敦在英格兰", "柏林在德国"], metadatas=[ {"category": "geography", "country": "France"}, {"category": "geography", "country": "England"}, {"category": "geography", "country": "Germany"} ] ) ```