Qdrant MCP Server

Qdrant MCP Server

データベース
Qdrant
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FreeOpen Source

このサーバーについて

Qdrant 公式 MCP サーバー。AI エージェントが Qdrant ベクトルデータベースを直接操作できます:コレクションの作成と検索、ベクトルデータの挿入、セマンティック検索の実行。手動での API リクエストは不要です。

インストール

npx -y @qdrant/mcp-server-qdrant
公式 README インストールガイド(英語原文)

Using uvx

When using uvx no specific installation is needed to directly run *mcp-server-qdrant*.

shell
QDRANT_URL="http://localhost:6333" \
COLLECTION_NAME="my-collection" \
EMBEDDING_MODEL="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2" \
uvx mcp-server-qdrant

Transport Protocols

The server supports different transport protocols that can be specified using the --transport flag:

shell
QDRANT_URL="http://localhost:6333" \
COLLECTION_NAME="my-collection" \
uvx mcp-server-qdrant --transport sse

Supported transport protocols:

  • stdio (default): Standard input/output transport, might only be used by local MCP clients
  • sse: Server-Sent Events transport, perfect for remote clients
  • streamable-http: Streamable HTTP transport, perfect for remote clients, more recent than SSE

The default transport is stdio if not specified.

When SSE transport is used, the server will listen on the specified port and wait for incoming connections. The default

port is 8000, however it can be changed using the FASTMCP_SERVER_PORT environment variable.

shell
QDRANT_URL="http://localhost:6333" \
COLLECTION_NAME="my-collection" \
FASTMCP_SERVER_PORT=1234 \
uvx mcp-server-qdrant --transport sse

Using Docker

A Dockerfile is available for building and running the MCP server:

bash
# Build the container
docker build -t mcp-server-qdrant .

# Run the container
docker run -p 8000:8000 \
  -e FASTMCP_SERVER_HOST="0.0.0.0" \
  -e QDRANT_URL="http://your-qdrant-server:6333" \
  -e QDRANT_API_KEY="your-api-key" \
  -e COLLECTION_NAME="your-collection" \
  mcp-server-qdrant

> [!TIP]

> Please note that we set FASTMCP_SERVER_HOST="0.0.0.0" to make the server listen on all network interfaces. This is

> necessary when running the server in a Docker container.

Installing via Smithery

To install Qdrant MCP Server for Claude Desktop automatically via Smithery:

bash
npx @smithery/cli install mcp-server-qdrant --client claude

Manual configuration of Claude Desktop

To use this server with the Claude Desktop app, add the following configuration to the "mcpServers" section of your

claude_desktop_config.json:

json
{
  "qdrant": {
    "command": "uvx",
    "args": ["mcp-server-qdrant"],
    "env": {
      "QDRANT_URL": "https://xyz-example.eu-central.aws.cloud.qdrant.io:6333",
      "QDRANT_API_KEY": "your_api_key",
      "COLLECTION_NAME": "your-collection-name",
      "EMBEDDING_MODEL": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
    }
  }
}

For local Qdrant mode:

json
{
  "qdrant": {
    "command": "uvx",
    "args": ["mcp-server-qdrant"],
    "env": {
      "QDRANT_LOCAL_PATH": "/path/to/qdrant/database",
      "COLLECTION_NAME": "your-collection-name",
      "EMBEDDING_MODEL": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
    }
  }
}

This MCP server will automatically create a collection with the specified name if it doesn't exist.

By default, the server will use the sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 embedding model to encode memories.

For the time being, only FastEmbed models are supported.

よくある質問

Qdrant MCP は何ができますか?

AI エージェントが Qdrant ベクトルデータベースを直接操作できます:コレクションの作成と管理、ベクトルデータの挿入と更新、セマンティック類似度検索の実行、インデックスとフィルターの管理。RAG(検索拡張生成)アプリ、セマンティック検索、レコメンデーションシステムなどの構築に最適です。

Qdrant MCP を使用するには Qdrant インスタンスが必要ですか?

実行中の Qdrant インスタンス(ローカルの Docker デプロイまたは Qdrant Cloud)への接続が必要です。MCP サーバーは Qdrant クライアント API を介して接続し、インスタンスの URL と API キー(該当する場合)の設定が必要です。

Qdrant MCP は無料ですか?

MCP サーバー自体はオープンソースで無料です(Apache 2.0)。Qdrant はオープンソース版(セルフホスト、無料)と Qdrant Cloud(無料枠あり、超過分は従量課金)を提供しています。