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MCP Server Qdrant

一个基于Qdrant向量数据库的机器控制协议(MCP)服务器,用于存储和检索文本信息,支持语义搜索和元数据存储。
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什么是MCP Server for Qdrant?

MCP Server for Qdrant是一个专门设计用于与Qdrant向量数据库交互的服务系统。它允许用户存储文本信息及其相关元数据,并通过语义搜索快速检索这些信息。该系统特别适合需要高效管理和查询大量文本数据的应用场景。

如何使用MCP Server for Qdrant?

使用MCP Server非常简单: 1) 安装服务 2) 配置环境变量 3) 运行服务 4) 通过提供的工具存储和查询信息。服务提供两种主要工具: 存储工具(qdrant-store)和查询工具(qdrant-find)。

适用场景

MCP Server for Qdrant非常适合需要语义搜索能力的应用,如知识管理系统、智能客服、内容推荐系统等。它能够理解查询的语义而不仅仅是关键词匹配,提供更相关的搜索结果。

主要功能

文本存储可以存储任意文本信息,并支持添加可选的JSON格式元数据
语义搜索基于FastEmbed的先进语义搜索能力,能够理解查询的深层含义而不仅仅是关键词匹配
FastEmbed集成内置FastEmbed支持,提供高效的文本嵌入功能,无需额外配置
环境配置通过环境变量轻松配置服务,支持.env文件,简化部署流程
Docker支持提供完整的Docker支持,包括docker-compose配置,便于容器化部署

优势与局限性

优势
高效的语义搜索能力,提供更相关的结果
简单的安装和配置过程
灵活的元数据支持,可以存储各种附加信息
完善的Docker支持,便于部署
基于FastEmbed的轻量级嵌入模型,性能优异
局限性
需要Qdrant数据库作为后端,增加了系统复杂性
语义搜索的准确性依赖于选择的嵌入模型
目前仅支持文本数据,不支持其他媒体类型

如何使用

安装
可以通过pip直接安装或从源代码构建
配置
复制.env.example文件为.env并编辑配置参数
运行服务
可以直接运行Python模块或使用提供的Make命令
使用Docker
如果使用Docker,可以直接启动docker-compose

使用案例

知识库管理将公司内部文档存储到系统中,员工可以通过自然语言查询快速找到相关信息
会议记录检索存储每次会议的记录和元数据(日期、参与者等),便于后续查询
客户支持存储常见问题解答,支持客服人员快速找到最相关的解决方案

常见问题

Qdrant数据库需要单独安装吗?
如何选择合适的嵌入模型?
存储的信息有大小限制吗?
如何备份数据?
支持多语言吗?

相关资源

Qdrant官方文档
Qdrant向量数据库的完整文档
FastEmbed项目
FastEmbed嵌入库的GitHub仓库
MCP Server GitHub仓库
本项目的源代码和问题追踪
向量搜索介绍视频
介绍向量搜索概念和应用的基础视频
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
S
Search1api
Search1API MCP Server是一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器,提供搜索和爬取功能,支持多种搜索服务和工具。
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D
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M
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B
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一个基于Model Context Protocol (MCP)的B站视频搜索服务器,提供API接口支持视频内容搜索、分页查询及视频信息返回,包含LangChain调用示例和测试脚本。
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DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
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