Qdrant MCP Server

🚀 Qdrant MCP サーバー

このサーバーは、Qdrant ベクトルデータベースとの相互作用を可能にする MCP サーバーです。ベクトルの管理、類似検索の実行、および MCP（マスターコントロールプログラム）フレームワークを介したテキストからベクトルへの自動埋め込みを提供します。

✨ 主な機能

• FastEmbed を使用したテキストからベクトルへの自動埋め込み
• ベクトル検索を伴うテキストコンテンツの保存と検索
• 環境変数によるデフォルトコレクションの設定
• コンテンツに基づくテキスト類似度検索
• 最適化されたモデルを使用した効率的な埋め込み

📦 インストール

ローカルでの実行

1. パッケージのインストール:

pip install -e .

2. サーバーの起動:

qdrant-mcp-server

Docker での実行

1. Docker イメージのビルド:

docker build -t qdrant-mcp-server .

2. コンテナの起動:

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

📚 ドキュメント

設定

.env.example テンプレートに基づいて .env ファイルを作成します。

# Qdrant 接続設定
QDRANT_HOST=localhost
QDRANT_PORT=6333
QDRANT_API_KEY=
QDRANT_VERIFY_SSL=True  # 自己署名証明書を使用する場合は False に設定
# デフォルト設定
DEFAULT_COLLECTION_NAME=default_collection
EMBEDDING_MODEL=BAAI/bge-small-en-v1.5

埋め込みモデルは、FastEmbed でサポートされている任意のモデルに変更できます。

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:

1. 開発依存パッケージのインストール:

pip install -e ".[dev]"

2. テストの実行:

cd tests
./run_tests.py

または、直接 pytest を使用します:

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 と設定します。これにより、SSL 証明書の検証が無効になります。

ツール

このサーバーは以下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、類似するベクトルを検索します。
• store_texts：複数のテキストを一括で埋め込み、保存します。

ベクトルツール

• search_vectors：コレクション内で類似する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用して検索します。

ポイントツール

• get_points：コレクションから ID でポイントを取得します。
• delete_points：コレクションから ID で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計算します。

💻 使用例

基本的な使用法

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
)

テキストの一括保存

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"}
    ]
)