Qdrant MCP Server

O que faz o servidor “Qdrant” MCP?

O Qdrant MCP Server é uma implementação oficial do Model Context Protocol (MCP) para o mecanismo de busca vetorial Qdrant. Atuando como uma camada de memória semântica, permite que assistentes de IA e aplicações baseadas em LLM armazenem e recuperem informações dentro do banco de dados Qdrant. Ao expor endpoints MCP padronizados, o servidor permite integração sem esforço com fontes de dados externas, aprimorando os fluxos de desenvolvimento de IA. Desenvolvedores podem utilizá-lo para executar consultas baseadas em vetores, gerenciar coleções e tratar da memória semântica para agentes de IA, tornando-o ideal para tarefas como recuperação de conhecimento, armazenamento de memória contextual e operações avançadas de busca em suas aplicações.

Lista de Prompts

Nenhuma informação sobre modelos de prompt está fornecida no repositório ou documentação.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito está documentado ou listado no repositório ou documentação.

Lista de Ferramentas

• qdrant-store
  • Armazena informações no banco de dados Qdrant. Aceita uma string de informação, metadados opcionais e um nome de coleção. Retorna uma mensagem de confirmação.
• qdrant-find
  • Recupera informações relevantes do banco de dados Qdrant usando uma consulta de busca e um nome de coleção. Retorna as informações armazenadas como mensagens separadas.

Casos de Uso deste MCP Server

• Memória Semântica para Agentes de IA: Armazene dados contextuais e recupere-os conforme necessário, permitindo que agentes de IA se lembrem de interações passadas e utilizem essas informações para respostas mais informadas.
• Busca em Base de Conhecimento: Permita que desenvolvedores construam sistemas de recuperação de conhecimento onde usuários possam buscar documentação relevante, conteúdos de suporte ou FAQs usando consultas semânticas.
• Recomendações Personalizadas: Use dados de interação do usuário armazenados para gerar recomendações ou insights com base em similaridade semântica.
• Chatbots Contextuais: Aprimore chatbots fornecendo acesso a uma camada de memória semântica, permitindo que eles referenciem conversas passadas ou informações relacionadas de forma dinâmica.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de ter os pré-requisitos instalados (por exemplo, Node.js).
2. Localize o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione a configuração do Qdrant MCP Server no objeto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "qdrant-mcp": {
         "command": "qdrant-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique a configuração conferindo a conexão bem-sucedida com o servidor MCP.

Claude

1. Instale os pré-requisitos conforme especificado na documentação do Claude.
2. Edite o arquivo de configuração do Claude.
3. Adicione as configurações do Qdrant MCP Server à seção mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "qdrant-mcp": {
         "command": "qdrant-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Salve as alterações e reinicie o Claude.
5. Confirme a configuração testando uma operação MCP.

Cursor

1. Confirme que todas as dependências necessárias estão instaladas.
2. Abra a configuração do Cursor.
3. Insira o seguinte trecho para registrar o Qdrant MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "qdrant-mcp": {
         "command": "qdrant-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Verifique os logs do servidor para uma conexão bem-sucedida.

Cline

1. Configure os pré-requisitos conforme as exigências do Cline.
2. Localize e abra o arquivo de configuração relevante.
3. Adicione o servidor MCP à sua configuração:

   {
     "mcpServers": {
       "qdrant-mcp": {
         "command": "qdrant-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Teste a conexão e a funcionalidade.

Protegendo chaves de API usando variáveis de ambiente

Configure variáveis de ambiente necessárias para proteger suas chaves de API. Exemplo de configuração JSON:

{
  "mcpServers": {
    "qdrant-mcp": {
      "command": "qdrant-mcp-server",
      "args": [],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "https://your-qdrant-server.example",
        "QDRANT_API_KEY": "your_qdrant_api_key"
      },
      "inputs": {
        "COLLECTION_NAME": "your_default_collection"
      }
    }
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "qdrant-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA passa a ter acesso a este MCP como uma ferramenta, podendo utilizar todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “qdrant-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão Geral

Com base nas informações disponíveis, o Qdrant MCP Server é sólido em sua funcionalidade principal e clareza de configuração, mas carece de documentação detalhada de prompts e recursos. Ele se destaca em suporte a ferramentas e licenciamento, mas orientações para o usuário e recursos avançados seriam benéficos.

Pontuação MCP

Pontuação na Tabela MCP: 7/10

O Qdrant MCP Server fornece funcionalidade principal clara, licença adequada e suporte robusto a ferramentas. No entanto, a ausência de documentação sobre prompts/recursos e a falta de clareza sobre suporte a funcionalidades avançadas impedem uma pontuação maior.