[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-qdrant--mcp-server-qdrant":3,"tool-qdrant--mcp-server-qdrant":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",150037,2,"2026-04-10T23:33:47",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":78,"owner_twitter":79,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":91,"forks":92,"last_commit_at":93,"license":94,"difficulty_score":32,"env_os":95,"env_gpu":96,"env_ram":97,"env_deps":98,"category_tags":104,"github_topics":105,"view_count":32,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":113,"updated_at":114,"faqs":115,"releases":151},4975,"qdrant\u002Fmcp-server-qdrant","mcp-server-qdrant","An official Qdrant Model Context Protocol (MCP) server implementation","mcp-server-qdrant 是 Qdrant 官方推出的模型上下文协议（MCP）服务器实现，旨在为大型语言模型（LLM）应用提供标准化的语义记忆层。它通过将 LLM 与 Qdrant 向量搜索引擎无缝连接，解决了 AI 应用在处理外部数据时缺乏统一接口、难以高效存储和检索长短期记忆的痛点。\n\n借助该工具，开发者可以轻松构建具备“记忆”能力的 AI 系统。它提供了两个核心功能：`qdrant-store` 用于将文本信息及元数据存入数据库，`qdrant-find` 则能根据语义相似度精准检索相关内容。这意味着 AI 不仅能回答当前问题，还能基于过往交互上下文提供更连贯、个性化的服务。\n\nmcp-server-qdrant 特别适合正在开发 AI 助手、智能 IDE 插件或自定义工作流的开发者使用。其技术亮点在于基于 FastMCP 框架构建，配置灵活，支持通过环境变量快速对接远程或本地 Qdrant 实例，并内置了高效的 `fastembed` 嵌入模型，无需额外搭建复杂的向量化服务即可立即投入使用。作为开源项目，它为构建下一代上下文感知的 AI 应用提供了坚实且标准的基础设施","mcp-server-qdrant 是 Qdrant 官方推出的模型上下文协议（MCP）服务器实现，旨在为大型语言模型（LLM）应用提供标准化的语义记忆层。它通过将 LLM 与 Qdrant 向量搜索引擎无缝连接，解决了 AI 应用在处理外部数据时缺乏统一接口、难以高效存储和检索长短期记忆的痛点。\n\n借助该工具，开发者可以轻松构建具备“记忆”能力的 AI 系统。它提供了两个核心功能：`qdrant-store` 用于将文本信息及元数据存入数据库，`qdrant-find` 则能根据语义相似度精准检索相关内容。这意味着 AI 不仅能回答当前问题，还能基于过往交互上下文提供更连贯、个性化的服务。\n\nmcp-server-qdrant 特别适合正在开发 AI 助手、智能 IDE 插件或自定义工作流的开发者使用。其技术亮点在于基于 FastMCP 框架构建，配置灵活，支持通过环境变量快速对接远程或本地 Qdrant 实例，并内置了高效的 `fastembed` 嵌入模型，无需额外搭建复杂的向量化服务即可立即投入使用。作为开源项目，它为构建下一代上下文感知的 AI 应用提供了坚实且标准的基础设施。","# mcp-server-qdrant: A Qdrant MCP server\n\n[![smithery badge](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fqdrant_mcp-server-qdrant_readme_2ab22774b7ca.png)](https:\u002F\u002Fsmithery.ai\u002Fprotocol\u002Fmcp-server-qdrant)\n\n> The [Model Context Protocol (MCP)](https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002Fintroduction) is an open protocol that enables\n> seamless integration between LLM applications and external data sources and tools. Whether you're building an\n> AI-powered IDE, enhancing a chat interface, or creating custom AI workflows, MCP provides a standardized way to\n> connect LLMs with the context they need.\n\nThis repository is an example of how to create a MCP server for [Qdrant](https:\u002F\u002Fqdrant.tech\u002F), a vector search engine.\n\n## Overview\n\nAn official Model Context Protocol server for keeping and retrieving memories in the Qdrant vector search engine.\nIt acts as a semantic memory layer on top of the Qdrant database.\n\n## Components\n\n### Tools\n\n1. `qdrant-store`\n   - Store some information in the Qdrant database\n   - Input:\n     - `information` (string): Information to store\n     - `metadata` (JSON): Optional metadata to store\n     - `collection_name` (string): Name of the collection to store the information in. This field is required if there are no default collection name.\n                                   If there is a default collection name, this field is not enabled.\n   - Returns: Confirmation message\n2. `qdrant-find`\n   - Retrieve relevant information from the Qdrant database\n   - Input:\n     - `query` (string): Query to use for searching\n     - `collection_name` (string): Name of the collection to store the information in. This field is required if there are no default collection name.\n                                   If there is a default collection name, this field is not enabled.\n   - Returns: Information stored in the Qdrant database as separate messages\n\n## Environment Variables\n\nThe configuration of the server is done using environment variables:\n\n| Name                     | Description                                                         | Default Value                                                     |\n|--------------------------|---------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------|\n| `QDRANT_URL`             | URL of the Qdrant server                                            | None                                                              |\n| `QDRANT_API_KEY`         | API key for the Qdrant server                                       | None                                                              |\n| `COLLECTION_NAME`        | Name of the default collection to use.                              | None                                                              |\n| `QDRANT_LOCAL_PATH`      | Path to the local Qdrant database (alternative to `QDRANT_URL`)     | None                                                              |\n| `EMBEDDING_PROVIDER`     | Embedding provider to use (currently only \"fastembed\" is supported) | `fastembed`                                                       |\n| `EMBEDDING_MODEL`        | Name of the embedding model to use                                  | `sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2`                          |\n| `TOOL_STORE_DESCRIPTION` | Custom description for the store tool                               | See default in [`settings.py`](src\u002Fmcp_server_qdrant\u002Fsettings.py) |\n| `TOOL_FIND_DESCRIPTION`  | Custom description for the find tool                                | See default in [`settings.py`](src\u002Fmcp_server_qdrant\u002Fsettings.py) |\n\nNote: You cannot provide both `QDRANT_URL` and `QDRANT_LOCAL_PATH` at the same time.\n\n> [!IMPORTANT]\n> Command-line arguments are not supported anymore! Please use environment variables for all configuration.\n\n### FastMCP Environment Variables\n\nSince `mcp-server-qdrant` is based on FastMCP, it also supports all the FastMCP environment variables. The most\nimportant ones are listed below:\n\n| Environment Variable                  | Description                                               | Default Value |\n|---------------------------------------|-----------------------------------------------------------|---------------|\n| `FASTMCP_DEBUG`                       | Enable debug mode                                         | `false`       |\n| `FASTMCP_LOG_LEVEL`                   | Set logging level (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL) | `INFO`        |\n| `FASTMCP_HOST`                        | Host address to bind the server to                        | `127.0.0.1`   |\n| `FASTMCP_PORT`                        | Port to run the server on                                 | `8000`        |\n| `FASTMCP_WARN_ON_DUPLICATE_RESOURCES` | Show warnings for duplicate resources                     | `true`        |\n| `FASTMCP_WARN_ON_DUPLICATE_TOOLS`     | Show warnings for duplicate tools                         | `true`        |\n| `FASTMCP_WARN_ON_DUPLICATE_PROMPTS`   | Show warnings for duplicate prompts                       | `true`        |\n| `FASTMCP_DEPENDENCIES`                | List of dependencies to install in the server environment | `[]`          |\n\n## Installation\n\n### Using uvx\n\nWhen using [`uvx`](https:\u002F\u002Fdocs.astral.sh\u002Fuv\u002Fguides\u002Ftools\u002F#running-tools) no specific installation is needed to directly run *mcp-server-qdrant*.\n\n```shell\nQDRANT_URL=\"http:\u002F\u002Flocalhost:6333\" \\\nCOLLECTION_NAME=\"my-collection\" \\\nEMBEDDING_MODEL=\"sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2\" \\\nuvx mcp-server-qdrant\n```\n\n#### Transport Protocols\n\nThe server supports different transport protocols that can be specified using the `--transport` flag:\n\n```shell\nQDRANT_URL=\"http:\u002F\u002Flocalhost:6333\" \\\nCOLLECTION_NAME=\"my-collection\" \\\nuvx mcp-server-qdrant --transport sse\n```\n\nSupported transport protocols:\n\n- `stdio` (default): Standard input\u002Foutput transport, might only be used by local MCP clients\n- `sse`: Server-Sent Events transport, perfect for remote clients\n- `streamable-http`: Streamable HTTP transport, perfect for remote clients, more recent than SSE\n\nThe default transport is `stdio` if not specified.\n\nWhen SSE transport is used, the server will listen on the specified port and wait for incoming connections. The default\nport is 8000, however it can be changed using the `FASTMCP_PORT` environment variable.\n\n```shell\nQDRANT_URL=\"http:\u002F\u002Flocalhost:6333\" \\\nCOLLECTION_NAME=\"my-collection\" \\\nFASTMCP_PORT=1234 \\\nuvx mcp-server-qdrant --transport sse\n```\n\n### Using Docker\n\nA Dockerfile is available for building and running the MCP server:\n\n```bash\n# Build the container\ndocker build -t mcp-server-qdrant .\n\n# Run the container\ndocker run -p 8000:8000 \\\n  -e FASTMCP_HOST=\"0.0.0.0\" \\\n  -e QDRANT_URL=\"http:\u002F\u002Fyour-qdrant-server:6333\" \\\n  -e QDRANT_API_KEY=\"your-api-key\" \\\n  -e COLLECTION_NAME=\"your-collection\" \\\n  mcp-server-qdrant\n```\n\n> [!TIP]\n> Please note that we set `FASTMCP_HOST=\"0.0.0.0\"` to make the server listen on all network interfaces. This is\n> necessary when running the server in a Docker container.\n\n### Installing via Smithery\n\nTo install Qdrant MCP Server for Claude Desktop automatically via [Smithery](https:\u002F\u002Fsmithery.ai\u002Fprotocol\u002Fmcp-server-qdrant):\n\n```bash\nnpx @smithery\u002Fcli install mcp-server-qdrant --client claude\n```\n\n### Manual configuration of Claude Desktop\n\nTo use this server with the Claude Desktop app, add the following configuration to the \"mcpServers\" section of your\n`claude_desktop_config.json`:\n\n```json\n{\n  \"qdrant\": {\n    \"command\": \"uvx\",\n    \"args\": [\"mcp-server-qdrant\"],\n    \"env\": {\n      \"QDRANT_URL\": \"https:\u002F\u002Fxyz-example.eu-central.aws.cloud.qdrant.io:6333\",\n      \"QDRANT_API_KEY\": \"your_api_key\",\n      \"COLLECTION_NAME\": \"your-collection-name\",\n      \"EMBEDDING_MODEL\": \"sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2\"\n    }\n  }\n}\n```\n\nFor local Qdrant mode:\n\n```json\n{\n  \"qdrant\": {\n    \"command\": \"uvx\",\n    \"args\": [\"mcp-server-qdrant\"],\n    \"env\": {\n      \"QDRANT_LOCAL_PATH\": \"\u002Fpath\u002Fto\u002Fqdrant\u002Fdatabase\",\n      \"COLLECTION_NAME\": \"your-collection-name\",\n      \"EMBEDDING_MODEL\": \"sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2\"\n    }\n  }\n}\n```\n\nThis MCP server will automatically create a collection with the specified name if it doesn't exist.\n\nBy default, the server will use the `sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2` embedding model to encode memories.\nFor the time being, only [FastEmbed](https:\u002F\u002Fqdrant.github.io\u002Ffastembed\u002F) models are supported.\n\n## Support for other tools\n\nThis MCP server can be used with any MCP-compatible client. For example, you can use it with\n[Cursor](https:\u002F\u002Fdocs.cursor.com\u002Fcontext\u002Fmodel-context-protocol) and [VS Code](https:\u002F\u002Fcode.visualstudio.com\u002Fdocs), which provide built-in support for the Model Context\nProtocol.\n\n### Using with Cursor\u002FWindsurf\n\nYou can configure this MCP server to work as a code search tool for Cursor or Windsurf by customizing the tool\ndescriptions:\n\n```bash\nQDRANT_URL=\"http:\u002F\u002Flocalhost:6333\" \\\nCOLLECTION_NAME=\"code-snippets\" \\\nTOOL_STORE_DESCRIPTION=\"Store reusable code snippets for later retrieval. \\\nThe 'information' parameter should contain a natural language description of what the code does, \\\nwhile the actual code should be included in the 'metadata' parameter as a 'code' property. \\\nThe value of 'metadata' is a Python dictionary with strings as keys. \\\nUse this whenever you generate some code snippet.\" \\\nTOOL_FIND_DESCRIPTION=\"Search for relevant code snippets based on natural language descriptions. \\\nThe 'query' parameter should describe what you're looking for, \\\nand the tool will return the most relevant code snippets. \\\nUse this when you need to find existing code snippets for reuse or reference.\" \\\nuvx mcp-server-qdrant --transport sse # Enable SSE transport\n```\n\nIn Cursor\u002FWindsurf, you can then configure the MCP server in your settings by pointing to this running server using\nSSE transport protocol. The description on how to add an MCP server to Cursor can be found in the [Cursor\ndocumentation](https:\u002F\u002Fdocs.cursor.com\u002Fcontext\u002Fmodel-context-protocol#adding-an-mcp-server-to-cursor). If you are\nrunning Cursor\u002FWindsurf locally, you can use the following URL:\n\n```\nhttp:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fsse\n```\n\n> [!TIP]\n> We suggest SSE transport as a preferred way to connect Cursor\u002FWindsurf to the MCP server, as it can support remote\n> connections. That makes it easy to share the server with your team or use it in a cloud environment.\n\nThis configuration transforms the Qdrant MCP server into a specialized code search tool that can:\n\n1. Store code snippets, documentation, and implementation details\n2. Retrieve relevant code examples based on semantic search\n3. Help developers find specific implementations or usage patterns\n\nYou can populate the database by storing natural language descriptions of code snippets (in the `information` parameter)\nalong with the actual code (in the `metadata.code` property), and then search for them using natural language queries\nthat describe what you're looking for.\n\n> [!NOTE]\n> The tool descriptions provided above are examples and may need to be customized for your specific use case. Consider\n> adjusting the descriptions to better match your team's workflow and the specific types of code snippets you want to\n> store and retrieve.\n\n**If you have successfully installed the `mcp-server-qdrant`, but still can't get it to work with Cursor, please\nconsider creating the [Cursor rules](https:\u002F\u002Fdocs.cursor.com\u002Fcontext\u002Frules-for-ai) so the MCP tools are always used when\nthe agent produces a new code snippet.** You can restrict the rules to only work for certain file types, to avoid using\nthe MCP server for the documentation or other types of content.\n\n### Using with Claude Code\n\nYou can enhance Claude Code's capabilities by connecting it to this MCP server, enabling semantic search over your\nexisting codebase.\n\n#### Setting up mcp-server-qdrant\n\n1. Add the MCP server to Claude Code:\n\n    ```shell\n    # Add mcp-server-qdrant configured for code search\n    claude mcp add code-search \\\n    -e QDRANT_URL=\"http:\u002F\u002Flocalhost:6333\" \\\n    -e COLLECTION_NAME=\"code-repository\" \\\n    -e EMBEDDING_MODEL=\"sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2\" \\\n    -e TOOL_STORE_DESCRIPTION=\"Store code snippets with descriptions. The 'information' parameter should contain a natural language description of what the code does, while the actual code should be included in the 'metadata' parameter as a 'code' property.\" \\\n    -e TOOL_FIND_DESCRIPTION=\"Search for relevant code snippets using natural language. The 'query' parameter should describe the functionality you're looking for.\" \\\n    -- uvx mcp-server-qdrant\n    ```\n\n2. Verify the server was added:\n\n    ```shell\n    claude mcp list\n    ```\n\n#### Using Semantic Code Search in Claude Code\n\nTool descriptions, specified in `TOOL_STORE_DESCRIPTION` and `TOOL_FIND_DESCRIPTION`, guide Claude Code on how to use\nthe MCP server. The ones provided above are examples and may need to be customized for your specific use case. However,\nClaude Code should be already able to:\n\n1. Use the `qdrant-store` tool to store code snippets with descriptions.\n2. Use the `qdrant-find` tool to search for relevant code snippets using natural language.\n\n### Run MCP server in Development Mode\n\nThe MCP server can be run in development mode using the `mcp dev` command. This will start the server and open the MCP\ninspector in your browser.\n\n```shell\nCOLLECTION_NAME=mcp-dev fastmcp dev src\u002Fmcp_server_qdrant\u002Fserver.py\n```\n\n### Using with VS Code\n\nFor one-click installation, click one of the install buttons below:\n\n[![Install with UVX in VS Code](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FVS_Code-UVX-0098FF?style=flat-square&logo=visualstudiocode&logoColor=white)](https:\u002F\u002Finsiders.vscode.dev\u002Fredirect\u002Fmcp\u002Finstall?name=qdrant&config=%7B%22command%22%3A%22uvx%22%2C%22args%22%3A%5B%22mcp-server-qdrant%22%5D%2C%22env%22%3A%7B%22QDRANT_URL%22%3A%22%24%7Binput%3AqdrantUrl%7D%22%2C%22QDRANT_API_KEY%22%3A%22%24%7Binput%3AqdrantApiKey%7D%22%2C%22COLLECTION_NAME%22%3A%22%24%7Binput%3AcollectionName%7D%22%7D%7D&inputs=%5B%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22qdrantUrl%22%2C%22description%22%3A%22Qdrant+URL%22%7D%2C%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22qdrantApiKey%22%2C%22description%22%3A%22Qdrant+API+Key%22%2C%22password%22%3Atrue%7D%2C%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22collectionName%22%2C%22description%22%3A%22Collection+Name%22%7D%5D) [![Install with UVX in VS Code Insiders](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FVS_Code_Insiders-UVX-24bfa5?style=flat-square&logo=visualstudiocode&logoColor=white)](https:\u002F\u002Finsiders.vscode.dev\u002Fredirect\u002Fmcp\u002Finstall?name=qdrant&config=%7B%22command%22%3A%22uvx%22%2C%22args%22%3A%5B%22mcp-server-qdrant%22%5D%2C%22env%22%3A%7B%22QDRANT_URL%22%3A%22%24%7Binput%3AqdrantUrl%7D%22%2C%22QDRANT_API_KEY%22%3A%22%24%7Binput%3AqdrantApiKey%7D%22%2C%22COLLECTION_NAME%22%3A%22%24%7Binput%3AcollectionName%7D%22%7D%7D&inputs=%5B%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22qdrantUrl%22%2C%22description%22%3A%22Qdrant+URL%22%7D%2C%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22qdrantApiKey%22%2C%22description%22%3A%22Qdrant+API+Key%22%2C%22password%22%3Atrue%7D%2C%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22collectionName%22%2C%22description%22%3A%22Collection+Name%22%7D%5D&quality=insiders)\n\n[![Install with Docker in VS Code](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FVS_Code-Docker-0098FF?style=flat-square&logo=visualstudiocode&logoColor=white)](https:\u002F\u002Finsiders.vscode.dev\u002Fredirect\u002Fmcp\u002Finstall?name=qdrant&config=%7B%22command%22%3A%22docker%22%2C%22args%22%3A%5B%22run%22%2C%22-p%22%2C%228000%3A8000%22%2C%22-i%22%2C%22--rm%22%2C%22-e%22%2C%22QDRANT_URL%22%2C%22-e%22%2C%22QDRANT_API_KEY%22%2C%22-e%22%2C%22COLLECTION_NAME%22%2C%22mcp-server-qdrant%22%5D%2C%22env%22%3A%7B%22QDRANT_URL%22%3A%22%24%7Binput%3AqdrantUrl%7D%22%2C%22QDRANT_API_KEY%22%3A%22%24%7Binput%3AqdrantApiKey%7D%22%2C%22COLLECTION_NAME%22%3A%22%24%7Binput%3AcollectionName%7D%22%7D%7D&inputs=%5B%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22qdrantUrl%22%2C%22description%22%3A%22Qdrant+URL%22%7D%2C%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22qdrantApiKey%22%2C%22description%22%3A%22Qdrant+API+Key%22%2C%22password%22%3Atrue%7D%2C%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22collectionName%22%2C%22description%22%3A%22Collection+Name%22%7D%5D) [![Install with Docker in VS Code Insiders](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FVS_Code_Insiders-Docker-24bfa5?style=flat-square&logo=visualstudiocode&logoColor=white)](https:\u002F\u002Finsiders.vscode.dev\u002Fredirect\u002Fmcp\u002Finstall?name=qdrant&config=%7B%22command%22%3A%22docker%22%2C%22args%22%3A%5B%22run%22%2C%22-p%22%2C%228000%3A8000%22%2C%22-i%22%2C%22--rm%22%2C%22-e%22%2C%22QDRANT_URL%22%2C%22-e%22%2C%22QDRANT_API_KEY%22%2C%22-e%22%2C%22COLLECTION_NAME%22%2C%22mcp-server-qdrant%22%5D%2C%22env%22%3A%7B%22QDRANT_URL%22%3A%22%24%7Binput%3AqdrantUrl%7D%22%2C%22QDRANT_API_KEY%22%3A%22%24%7Binput%3AqdrantApiKey%7D%22%2C%22COLLECTION_NAME%22%3A%22%24%7Binput%3AcollectionName%7D%22%7D%7D&inputs=%5B%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22qdrantUrl%22%2C%22description%22%3A%22Qdrant+URL%22%7D%2C%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22qdrantApiKey%22%2C%22description%22%3A%22Qdrant+API+Key%22%2C%22password%22%3Atrue%7D%2C%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22collectionName%22%2C%22description%22%3A%22Collection+Name%22%7D%5D&quality=insiders)\n\n#### Manual Installation\n\nAdd the following JSON block to your User Settings (JSON) file in VS Code. You can do this by pressing `Ctrl + Shift + P` and typing `Preferences: Open User Settings (JSON)`.\n\n```json\n{\n  \"mcp\": {\n    \"inputs\": [\n      {\n        \"type\": \"promptString\",\n        \"id\": \"qdrantUrl\",\n        \"description\": \"Qdrant URL\"\n      },\n      {\n        \"type\": \"promptString\",\n        \"id\": \"qdrantApiKey\",\n        \"description\": \"Qdrant API Key\",\n        \"password\": true\n      },\n      {\n        \"type\": \"promptString\",\n        \"id\": \"collectionName\",\n        \"description\": \"Collection Name\"\n      }\n    ],\n    \"servers\": {\n      \"qdrant\": {\n        \"command\": \"uvx\",\n        \"args\": [\"mcp-server-qdrant\"],\n        \"env\": {\n          \"QDRANT_URL\": \"${input:qdrantUrl}\",\n          \"QDRANT_API_KEY\": \"${input:qdrantApiKey}\",\n          \"COLLECTION_NAME\": \"${input:collectionName}\"\n        }\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\nOr if you prefer using Docker, add this configuration instead:\n\n```json\n{\n  \"mcp\": {\n    \"inputs\": [\n      {\n        \"type\": \"promptString\",\n        \"id\": \"qdrantUrl\",\n        \"description\": \"Qdrant URL\"\n      },\n      {\n        \"type\": \"promptString\",\n        \"id\": \"qdrantApiKey\",\n        \"description\": \"Qdrant API Key\",\n        \"password\": true\n      },\n      {\n        \"type\": \"promptString\",\n        \"id\": \"collectionName\",\n        \"description\": \"Collection Name\"\n      }\n    ],\n    \"servers\": {\n      \"qdrant\": {\n        \"command\": \"docker\",\n        \"args\": [\n          \"run\",\n          \"-p\", \"8000:8000\",\n          \"-i\",\n          \"--rm\",\n          \"-e\", \"QDRANT_URL\",\n          \"-e\", \"QDRANT_API_KEY\",\n          \"-e\", \"COLLECTION_NAME\",\n          \"mcp-server-qdrant\"\n        ],\n        \"env\": {\n          \"QDRANT_URL\": \"${input:qdrantUrl}\",\n          \"QDRANT_API_KEY\": \"${input:qdrantApiKey}\",\n          \"COLLECTION_NAME\": \"${input:collectionName}\"\n        }\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\nAlternatively, you can create a `.vscode\u002Fmcp.json` file in your workspace with the following content:\n\n```json\n{\n  \"inputs\": [\n    {\n      \"type\": \"promptString\",\n      \"id\": \"qdrantUrl\",\n      \"description\": \"Qdrant URL\"\n    },\n    {\n      \"type\": \"promptString\",\n      \"id\": \"qdrantApiKey\",\n      \"description\": \"Qdrant API Key\",\n      \"password\": true\n    },\n    {\n      \"type\": \"promptString\",\n      \"id\": \"collectionName\",\n      \"description\": \"Collection Name\"\n    }\n  ],\n  \"servers\": {\n    \"qdrant\": {\n      \"command\": \"uvx\",\n      \"args\": [\"mcp-server-qdrant\"],\n      \"env\": {\n        \"QDRANT_URL\": \"${input:qdrantUrl}\",\n        \"QDRANT_API_KEY\": \"${input:qdrantApiKey}\",\n        \"COLLECTION_NAME\": \"${input:collectionName}\"\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\nFor workspace configuration with Docker, use this in `.vscode\u002Fmcp.json`:\n\n```json\n{\n  \"inputs\": [\n    {\n      \"type\": \"promptString\",\n      \"id\": \"qdrantUrl\",\n      \"description\": \"Qdrant URL\"\n    },\n    {\n      \"type\": \"promptString\",\n      \"id\": \"qdrantApiKey\",\n      \"description\": \"Qdrant API Key\",\n      \"password\": true\n    },\n    {\n      \"type\": \"promptString\",\n      \"id\": \"collectionName\",\n      \"description\": \"Collection Name\"\n    }\n  ],\n  \"servers\": {\n    \"qdrant\": {\n      \"command\": \"docker\",\n      \"args\": [\n        \"run\",\n        \"-p\", \"8000:8000\",\n        \"-i\",\n        \"--rm\",\n        \"-e\", \"QDRANT_URL\",\n        \"-e\", \"QDRANT_API_KEY\",\n        \"-e\", \"COLLECTION_NAME\",\n        \"mcp-server-qdrant\"\n      ],\n      \"env\": {\n        \"QDRANT_URL\": \"${input:qdrantUrl}\",\n        \"QDRANT_API_KEY\": \"${input:qdrantApiKey}\",\n        \"COLLECTION_NAME\": \"${input:collectionName}\"\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\n## Contributing\n\nIf you have suggestions for how mcp-server-qdrant could be improved, or want to report a bug, open an issue!\nWe'd love all and any contributions.\n\n### Testing `mcp-server-qdrant` locally\n\nThe [MCP inspector](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmodelcontextprotocol\u002Finspector) is a developer tool for testing and debugging MCP\nservers. It runs both a client UI (default port 5173) and an MCP proxy server (default port 3000). Open the client UI in\nyour browser to use the inspector.\n\n```shell\nQDRANT_URL=\":memory:\" COLLECTION_NAME=\"test\" \\\nfastmcp dev src\u002Fmcp_server_qdrant\u002Fserver.py\n```\n\nOnce started, open your browser to http:\u002F\u002Flocalhost:5173 to access the inspector interface.\n\n## License\n\nThis MCP server is licensed under the Apache License 2.0. This means you are free to use, modify, and distribute the\nsoftware, subject to the terms and conditions of the Apache License 2.0. For more details, please see the LICENSE file\nin the project repository.\n","# mcp-server-qdrant：一个 Qdrant MCP 服务器\n\n[![smithery 徽章](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fqdrant_mcp-server-qdrant_readme_2ab22774b7ca.png)](https:\u002F\u002Fsmithery.ai\u002Fprotocol\u002Fmcp-server-qdrant)\n\n> [模型上下文协议（MCP）](https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002Fintroduction) 是一种开放协议，能够实现 LLM 应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。无论您是在构建 AI 驱动的 IDE、增强聊天界面，还是创建自定义的 AI 工作流，MCP 都提供了一种标准化的方式来连接 LLM 和它们所需的上下文。\n\n本仓库是一个示例，展示了如何为向量搜索引擎 [Qdrant](https:\u002F\u002Fqdrant.tech\u002F) 创建一个 MCP 服务器。\n\n## 概述\n\n这是一个用于在 Qdrant 向量搜索引擎中保存和检索记忆的官方模型上下文协议服务器。它充当 Qdrant 数据库之上的语义记忆层。\n\n## 组件\n\n### 工具\n\n1. `qdrant-store`\n   - 将一些信息存储到 Qdrant 数据库中\n   - 输入：\n     - `information`（字符串）：要存储的信息\n     - `metadata`（JSON）：可选的元数据\n     - `collection_name`（字符串）：存储信息的集合名称。如果没有默认集合名称，则此字段为必填项；如果有默认集合名称，则该字段不启用。\n   - 返回：确认消息\n2. `qdrant-find`\n   - 从 Qdrant 数据库中检索相关信息\n   - 输入：\n     - `query`（字符串）：用于搜索的查询\n     - `collection_name`（字符串）：存储信息的集合名称。如果没有默认集合名称，则此字段为必填项；如果有默认集合名称，则该字段不启用。\n   - 返回：以单独消息形式返回存储在 Qdrant 数据库中的信息\n\n## 环境变量\n\n服务器的配置通过环境变量完成：\n\n| 名称                     | 描述                                                         | 默认值                                                     |\n|--------------------------|---------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------|\n| `QDRANT_URL`             | Qdrant 服务器的 URL                                            | 无                                                              |\n| `QDRANT_API_KEY`         | Qdrant 服务器的 API 密钥                                       | 无                                                              |\n| `COLLECTION_NAME`        | 默认使用的集合名称。                              | 无                                                              |\n| `QDRANT_LOCAL_PATH`      | 本地 Qdrant 数据库路径（替代 `QDRANT_URL`）     | 无                                                              |\n| `EMBEDDING_PROVIDER`     | 要使用的嵌入提供商（目前仅支持 \"fastembed\"） | `fastembed`                                                       |\n| `EMBEDDING_MODEL`        | 要使用的嵌入模型名称                                  | `sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2`                          |\n| `TOOL_STORE_DESCRIPTION` | 存储工具的自定义描述                               | 参见 [`settings.py`](src\u002Fmcp_server_qdrant\u002Fsettings.py) 中的默认值 |\n| `TOOL_FIND_DESCRIPTION`  | 查找工具的自定义描述                                | 参见 [`settings.py`](src\u002Fmcp_server_qdrant\u002Fsettings.py) 中的默认值 |\n\n注意：您不能同时提供 `QDRANT_URL` 和 `QDRANT_LOCAL_PATH`。\n\n> [!重要提示]\n> 命令行参数已不再支持！请使用环境变量进行所有配置。\n\n### FastMCP 环境变量\n\n由于 `mcp-server-qdrant` 基于 FastMCP，因此它也支持所有 FastMCP 的环境变量。其中最重要的如下：\n\n| 环境变量                  | 描述                                               | 默认值 |\n|---------------------------------------|-----------------------------------------------------------|---------------|\n| `FASTMCP_DEBUG`                       | 启用调试模式                                         | `false`       |\n| `FASTMCP_LOG_LEVEL`                   | 设置日志级别（DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL） | `INFO`        |\n| `FASTMCP_HOST`                        | 服务器绑定的主机地址                                 | `127.0.0.1`   |\n| `FASTMCP_PORT`                        | 服务器运行的端口                                     | `8000`        |\n| `FASTMCP_WARN_ON_DUPLICATE_RESOURCES` | 显示重复资源警告                                     | `true`        |\n| `FASTMCP_WARN_ON_DUPLICATE_TOOLS`     | 显示重复工具警告                                     | `true`        |\n| `FASTMCP_WARN_ON_DUPLICATE_PROMPTS`   | 显示重复提示警告                                     | `true`        |\n| `FASTMCP_DEPENDENCIES`                | 服务器环境中要安装的依赖列表                         | `[]`          |\n\n## 安装\n\n### 使用 uvx\n\n当使用 [`uvx`](https:\u002F\u002Fdocs.astral.sh\u002Fuv\u002Fguides\u002Ftools\u002F#running-tools) 时，无需进行任何特殊安装即可直接运行 *mcp-server-qdrant*。\n\n```shell\nQDRANT_URL=\"http:\u002F\u002Flocalhost:6333\" \\\nCOLLECTION_NAME=\"my-collection\" \\\nEMBEDDING_MODEL=\"sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2\" \\\nuvx mcp-server-qdrant\n```\n\n#### 传输协议\n\n服务器支持不同的传输协议，可以通过 `--transport` 标志指定：\n\n```shell\nQDRANT_URL=\"http:\u002F\u002Flocalhost:6333\" \\\nCOLLECTION_NAME=\"my-collection\" \\\nuvx mcp-server-qdrant --transport sse\n```\n\n支持的传输协议：\n\n- `stdio`（默认）：标准输入输出传输，可能仅由本地 MCP 客户端使用\n- `sse`：服务器发送事件传输，非常适合远程客户端\n- `streamable-http`：可流式传输的 HTTP 传输，同样适合远程客户端，比 SSE 更新\n\n如果不指定，默认传输协议为 `stdio`。\n\n当使用 SSE 传输时，服务器将监听指定的端口并等待传入连接。默认端口为 8000，但可以通过 `FASTMCP_PORT` 环境变量更改。\n\n```shell\nQDRANT_URL=\"http:\u002F\u002Flocalhost:6333\" \\\nCOLLECTION_NAME=\"my-collection\" \\\nFASTMCP_PORT=1234 \\\nuvx mcp-server-qdrant --transport sse\n```\n\n### 使用 Docker\n\n提供了一个 Dockerfile，用于构建和运行 MCP 服务器：\n\n```bash\n# 构建容器\ndocker build -t mcp-server-qdrant .\n\n# 运行容器\ndocker run -p 8000:8000 \\\n  -e FASTMCP_HOST=\"0.0.0.0\" \\\n  -e QDRANT_URL=\"http:\u002F\u002Fyour-qdrant-server:6333\" \\\n  -e QDRANT_API_KEY=\"your-api-key\" \\\n  -e COLLECTION_NAME=\"your-collection\" \\\n  mcp-server-qdrant\n```\n\n> [!提示]\n> 请注意，我们将 `FASTMCP_HOST=\"0.0.0.0\"` 设置为使服务器监听所有网络接口。这在 Docker 容器中运行服务器时是必要的。\n\n### 通过 Smithery 安装\n\n要通过 [Smithery](https:\u002F\u002Fsmithery.ai\u002Fprotocol\u002Fmcp-server-qdrant) 自动安装适用于 Claude Desktop 的 Qdrant MCP 服务器：\n\n```bash\nnpx @smithery\u002Fcli install mcp-server-qdrant --client claude\n```\n\n### 手动配置 Claude Desktop\n\n要将此服务器与 Claude Desktop 应用程序一起使用，请将以下配置添加到您的 `claude_desktop_config.json` 文件的“mcpServers”部分：\n\n```json\n{\n  \"qdrant\": {\n    \"command\": \"uvx\",\n    \"args\": [\"mcp-server-qdrant\"],\n    \"env\": {\n      \"QDRANT_URL\": \"https:\u002F\u002Fxyz-example.eu-central.aws.cloud.qdrant.io:6333\",\n      \"QDRANT_API_KEY\": \"your_api_key\",\n      \"COLLECTION_NAME\": \"your-collection-name\",\n      \"EMBEDDING_MODEL\": \"sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2\"\n    }\n  }\n}\n```\n\n对于本地 Qdrant 模式：\n\n```json\n{\n  \"qdrant\": {\n    \"command\": \"uvx\",\n    \"args\": [\"mcp-server-qdrant\"],\n    \"env\": {\n      \"QDRANT_LOCAL_PATH\": \"\u002Fpath\u002Fto\u002Fqdrant\u002Fdatabase\",\n      \"COLLECTION_NAME\": \"your-collection-name\",\n      \"EMBEDDING_MODEL\": \"sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2\"\n    }\n  }\n}\n```\n\n如果指定名称的集合不存在，此 MCP 服务器将自动创建该集合。\n\n默认情况下，服务器将使用 `sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2` 嵌入模型对记忆进行编码。目前仅支持 [FastEmbed](https:\u002F\u002Fqdrant.github.io\u002Ffastembed\u002F) 模型。\n\n## 对其他工具的支持\n此 MCP 服务器可与任何兼容 MCP 协议的客户端一起使用。例如，您可以将其与 [Cursor](https:\u002F\u002Fdocs.cursor.com\u002Fcontext\u002Fmodel-context-protocol) 和 [VS Code](https:\u002F\u002Fcode.visualstudio.com\u002Fdocs) 一起使用，它们都内置了对 Model Context 协议的支持。\n\n### 与 Cursor\u002FWindsurf 配合使用\n您可以通过自定义工具描述，将此 MCP 服务器配置为 Cursor 或 Windsurf 的代码搜索工具：\n\n```bash\nQDRANT_URL=\"http:\u002F\u002Flocalhost:6333\" \\\nCOLLECTION_NAME=\"code-snippets\" \\\nTOOL_STORE_DESCRIPTION=\"存储可重复使用的代码片段，以便日后检索。'information' 参数应包含代码功能的自然语言描述，而实际代码应作为 'metadata' 参数中的 'code' 属性提供。'metadata' 的值是一个以字符串为键的 Python 字典。每当您生成一些代码片段时，请使用此工具。\" \\\nTOOL_FIND_DESCRIPTION=\"根据自然语言描述搜索相关的代码片段。'query' 参数应描述您正在寻找的内容，工具将返回最相关的代码片段。当您需要查找现有代码片段以供重用或参考时，请使用此工具。\" \\\nuvx mcp-server-qdrant --transport sse # 启用 SSE 传输\n```\n\n在 Cursor\u002FWindsurf 中，您可以在设置中通过 SSE 传输协议指向正在运行的服务器来配置 MCP 服务器。有关如何将 MCP 服务器添加到 Cursor 的说明可在 [Cursor 文档](https:\u002F\u002Fdocs.cursor.com\u002Fcontext\u002Fmodel-context-protocol#adding-an-mcp-server-to-cursor) 中找到。如果您在本地运行 Cursor\u002FWindsurf，可以使用以下 URL：\n\n```\nhttp:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fsse\n```\n\n> [!提示]\n> 我们建议使用 SSE 传输作为连接 Cursor\u002FWindsurf 与 MCP 服务器的首选方式，因为它支持远程连接。这使得与团队共享服务器或在云环境中使用它变得更加容易。\n\n此配置将 Qdrant MCP 服务器转变为一个专门的代码搜索工具，它可以：\n\n1. 存储代码片段、文档和实现细节\n2. 根据语义搜索检索相关的代码示例\n3. 帮助开发人员找到特定的实现或使用模式\n\n您可以将代码片段的自然语言描述（在 `information` 参数中）与实际代码（在 `metadata.code` 属性中）一起存储到数据库中，然后使用描述您所寻找内容的自然语言查询来搜索它们。\n\n> [!注意]\n> 上面提供的工具描述仅为示例，可能需要根据您的具体用例进行定制。请考虑调整描述，使其更好地匹配您团队的工作流程以及您希望存储和检索的特定类型代码片段。\n\n**如果您已成功安装 `mcp-server-qdrant`，但仍无法使其与 Cursor 配合使用，请考虑创建 [Cursor 规则](https:\u002F\u002Fdocs.cursor.com\u002Fcontext\u002Frules-for-ai)，以便在代理生成新代码片段时始终使用 MCP 工具。** 您可以将规则限制为仅对某些文件类型生效，以避免将 MCP 服务器用于文档或其他类型的内容。\n\n### 与 Claude Code 配合使用\n您可以通过将其连接到此 MCP 服务器来增强 Claude Code 的功能，从而实现对现有代码库的语义搜索。\n\n#### 设置 mcp-server-qdrant\n\n1. 将 MCP 服务器添加到 Claude Code：\n\n    ```shell\n    # 添加用于代码搜索的 mcp-server-qdrant\n    claude mcp add code-search \\\n    -e QDRANT_URL=\"http:\u002F\u002Flocalhost:6333\" \\\n    -e COLLECTION_NAME=\"code-repository\" \\\n    -e EMBEDDING_MODEL=\"sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2\" \\\n    -e TOOL_STORE_DESCRIPTION=\"存储带有描述的代码片段。'information' 参数应包含代码功能的自然语言描述，而实际代码应作为 'metadata' 参数中的 'code' 属性提供。\" \\\n    -e TOOL_FIND_DESCRIPTION=\"使用自然语言搜索相关的代码片段。'query' 参数应描述您正在寻找的功能。\" \\\n    -- uvx mcp-server-qdrant\n    ```\n\n2. 验证服务器是否已添加：\n\n    ```shell\n    claude mcp list\n    ```\n    \n#### 在 Claude Code 中使用语义代码搜索\n`TOOL_STORE_DESCRIPTION` 和 `TOOL_FIND_DESCRIPTION` 中指定的工具描述会指导 Claude Code 如何使用 MCP 服务器。上述描述仅为示例，可能需要根据您的具体用例进行定制。不过，Claude Code 应该已经能够：\n\n1. 使用 `qdrant-store` 工具存储带有描述的代码片段。\n2. 使用 `qdrant-find` 工具通过自然语言搜索相关的代码片段。\n\n### 以开发模式运行 MCP 服务器\nMCP 服务器可以使用 `mcp dev` 命令以开发模式运行。这将启动服务器并在您的浏览器中打开 MCP 检查器。\n\n```shell\nCOLLECTION_NAME=mcp-dev fastmcp dev src\u002Fmcp_server_qdrant\u002Fserver.py\n```\n\n### 与 VS Code 配合使用\n如需一键安装，请点击下方的其中一个安装按钮：\n\n[![在 VS Code 中使用 UVX 安装](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FVS_Code-UVX-0098FF?style=flat-square&logo=visualstudiocode&logoColor=white)](https:\u002F\u002Finsiders.vscode.dev\u002Fredirect\u002Fmcp\u002Finstall?name=qdrant&config=%7B%22command%22%3A%22uvx%22%2C%22args%22%3A%5B%22mcp-server-qdrant%22%5D%2C%22env%22%3A%7B%22QDRANT_URL%22%3A%22%24%7Binput%3AqdrantUrl%7D%22%2C%22QDRANT_API_KEY%22%3A%22%24%7Binput%3AqdrantApiKey%7D%22%2C%22COLLECTION_NAME%22%3A%22%24%7Binput%3AcollectionName%7D%22%7D%7D&inputs=%5B%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22qdrantUrl%22%2C%22description%22%3A%22Qdrant+URL%22%7D%2C%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22qdrantApiKey%22%2C%22description%22%3A%22Qdrant+API+Key%22%2C%22password%22%3Atrue%7D%2C%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22collectionName%22%2C%22description%22%3A%22Collection+Name%22%7D%5D) [![在 VS Code Insiders 中使用 UVX 安装](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FVS_Code_Insiders-UVX-24bfa5?style=flat-square&logo=visualstudiocode&logoColor=white)](https:\u002F\u002Finsiders.vscode.dev\u002Fredirect\u002Fmcp\u002Finstall?name=qdrant&config=%7B%22command%22%3A%22uvx%22%2C%22args%22%3A%5B%22mcp-server-qdrant%22%5D%2C%22env%22%3A%7B%22QDRANT_URL%22%3A%22%24%7Binput%3AqdrantUrl%7D%22%2C%22QDRANT_API_KEY%22%3A%22%24%7Binput%3AqdrantApiKey%7D%22%2C%22COLLECTION_NAME%22%3A%22%24%7Binput%3AcollectionName%7D%22%7D%7D&inputs=%5B%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22qdrantUrl%22%2C%22description%22%3A%22Qdrant+URL%22%7D%2C%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22qdrantApiKey%22%2C%22description%22%3A%22Qdrant+API+Key%22%2C%22password%22%3Atrue%7D%2C%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22collectionName%22%2C%22description%22%3A%22Collection+Name%22%7D%5D&quality=insiders)\n\n[![在 VS Code 中使用 Docker 安装](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FVS_Code-Docker-0098FF?style=flat-square&logo=visualstudiocode&logoColor=white)](https:\u002F\u002Finsiders.vscode.dev\u002Fredirect\u002Fmcp\u002Finstall?name=qdrant&config=%7B%22command%22%3A%22docker%22%2C%22args%22%3A%5B%22run%22%2C%22-p%22%2C%228000%3A8000%22%2C%22-i%22%2C%22--rm%22%2C%22-e%22%2C%22QDRANT_URL%22%2C%22-e%22%2C%22QDRANT_API_KEY%22%2C%22-e%22%2C%22COLLECTION_NAME%22%2C%22mcp-server-qdrant%22%5D%2C%22env%22%3A%7B%22QDRANT_URL%22%3A%22%24%7Binput%3AqdrantUrl%7D%22%2C%22QDRANT_API_KEY%22%3A%22%24%7Binput%3AqdrantApiKey%7D%22%2C%22COLLECTION_NAME%22%3A%22%24%7Binput%3AcollectionName%7D%22%7D%7D&inputs=%5B%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22qdrantUrl%22%2C%22description%22%3A%22Qdrant+URL%22%7D%2C%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22qdrantApiKey%22%2C%22description%22%3A%22Qdrant+API+Key%22%2C%22password%22%3Atrue%7D%2C%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22collectionName%22%2C%22description%22%3A%22Collection+Name%22%7D%5D) [![在 VS Code Insiders 中使用 Docker 安装](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FVS_Code_Insiders-Docker-24bfa5?style=flat-square&logo=visualstudiocode&logoColor=white)](https:\u002F\u002Finsiders.vscode.dev\u002Fredirect\u002Fmcp\u002Finstall?name=qdrant&config=%7B%22command%22%3A%22docker%22%2C%22args%22%3A%5B%22run%22%2C%22-p%22%2C%228000%3A8000%22%2C%22-i%22%2C%22--rm%22%2C%22-e%22%2C%22QDRANT_URL%22%2C%22-e%22%2C%22QDRANT_API_KEY%22%2C%22-e%22%2C%22COLLECTION_NAME%22%2C%22mcp-server-qdrant%22%5D%2C%22env%22%3A%7B%22QDRANT_URL%22%3A%22%24%7Binput%3AqdrantUrl%7D%22%2C%22QDRANT_API_KEY%22%3A%22%24%7Binput%3AqdrantApiKey%7D%22%2C%22COLLECTION_NAME%22%3A%22%24%7Binput%3AcollectionName%7D%22%7D%7D&inputs=%5B%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22qdrantUrl%22%2C%22description%22%3A%22Qdrant+URL%22%7D%2C%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22qdrantApiKey%22%2C%22description%22%3A%22Qdrant+API+Key%22%2C%22password%22%3Atrue%7D%2C%7B%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22id%22%3A%22collectionName%22%2C%22description%22%3A%22Collection+Name%22%7D%5D&quality=insiders)\n\n#### 手动安装\n\n将以下 JSON 块添加到 VS Code 的用户设置（JSON）文件中。您可以通过按 `Ctrl + Shift + P` 并输入 `Preferences: Open User Settings (JSON)` 来完成此操作。\n\n```json\n{\n  \"mcp\": {\n    \"inputs\": [\n      {\n        \"type\": \"promptString\",\n        \"id\": \"qdrantUrl\",\n        \"description\": \"Qdrant URL\"\n      },\n      {\n        \"type\": \"promptString\",\n        \"id\": \"qdrantApiKey\",\n        \"description\": \"Qdrant API Key\",\n        \"password\": true\n      },\n      {\n        \"type\": \"promptString\",\n        \"id\": \"collectionName\",\n        \"description\": \"Collection Name\"\n      }\n    ],\n    \"servers\": {\n      \"qdrant\": {\n        \"command\": \"uvx\",\n        \"args\": [\"mcp-server-qdrant\"],\n        \"env\": {\n          \"QDRANT_URL\": \"${input:qdrantUrl}\",\n          \"QDRANT_API_KEY\": \"${input:qdrantApiKey}\",\n          \"COLLECTION_NAME\": \"${input:collectionName}\"\n        }\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\n或者，如果您更倾向于使用 Docker，可以添加以下配置：\n\n```json\n{\n  \"mcp\": {\n    \"inputs\": [\n      {\n        \"type\": \"promptString\",\n        \"id\": \"qdrantUrl\",\n        \"description\": \"Qdrant URL\"\n      },\n      {\n        \"type\": \"promptString\",\n        \"id\": \"qdrantApiKey\",\n        \"description\": \"Qdrant API Key\",\n        \"password\": true\n      },\n      {\n        \"type\": \"promptString\",\n        \"id\": \"collectionName\",\n        \"description\": \"Collection Name\"\n      }\n    ],\n    \"servers\": {\n      \"qdrant\": {\n        \"command\": \"docker\",\n        \"args\": [\n          \"run\",\n          \"-p\", \"8000:8000\",\n          \"-i\",\n          \"--rm\",\n          \"-e\", \"QDRANT_URL\",\n          \"-e\", \"QDRANT_API_KEY\",\n          \"-e\", \"COLLECTION_NAME\",\n          \"mcp-server-qdrant\"\n        ],\n        \"env\": {\n          \"QDRANT_URL\": \"${input:qdrantUrl}\",\n          \"QDRANT_API_KEY\": \"${input:qdrantApiKey}\",\n          \"COLLECTION_NAME\": \"${input:collectionName}\"\n        }\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\n此外，您也可以在工作区中创建一个 `.vscode\u002Fmcp.json` 文件，内容如下：\n\n```json\n{\n  \"inputs\": [\n    {\n      \"type\": \"promptString\",\n      \"id\": \"qdrantUrl\",\n      \"description\": \"Qdrant URL\"\n    },\n    {\n      \"type\": \"promptString\",\n      \"id\": \"qdrantApiKey\",\n      \"description\": \"Qdrant API Key\",\n      \"password\": true\n    },\n    {\n      \"type\": \"promptString\",\n      \"id\": \"collectionName\",\n      \"description\": \"Collection Name\"\n    }\n  ],\n  \"servers\": {\n    \"qdrant\": {\n      \"command\": \"uvx\",\n      \"args\": [\"mcp-server-qdrant\"],\n      \"env\": {\n        \"QDRANT_URL\": \"${input:qdrantUrl}\",\n        \"QDRANT_API_KEY\": \"${input:qdrantApiKey}\",\n        \"COLLECTION_NAME\": \"${input:collectionName}\"\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\n对于使用 Docker 的工作区配置，请在 `.vscode\u002Fmcp.json` 中使用以下内容：\n\n```json\n{\n  \"inputs\": [\n    {\n      \"type\": \"promptString\",\n      \"id\": \"qdrantUrl\",\n      \"description\": \"Qdrant URL\"\n    },\n    {\n      \"type\": \"promptString\",\n      \"id\": \"qdrantApiKey\",\n      \"description\": \"Qdrant API Key\",\n      \"password\": true\n    },\n    {\n      \"type\": \"promptString\",\n      \"id\": \"collectionName\",\n      \"description\": \"Collection Name\"\n    }\n  ],\n  \"servers\": {\n    \"qdrant\": {\n      \"command\": \"docker\",\n      \"args\": [\n        \"run\",\n        \"-p\", \"8000:8000\",\n        \"-i\",\n        \"--rm\",\n        \"-e\", \"QDRANT_URL\",\n        \"-e\", \"QDRANT_API_KEY\",\n        \"-e\", \"COLLECTION_NAME\",\n        \"mcp-server-qdrant\"\n      ],\n      \"env\": {\n        \"QDRANT_URL\": \"${input:qdrantUrl}\",\n        \"QDRANT_API_KEY\": \"${input:qdrantApiKey}\",\n        \"COLLECTION_NAME\": \"${input:collectionName}\"\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\n\n\n## 贡献\n\n如果您对 mcp-server-qdrant 的改进有任何建议，或想报告一个 bug，请提交一个问题！我们非常欢迎各种形式的贡献。\n\n### 在本地测试 `mcp-server-qdrant`\n\n[MCP 检查器](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmodelcontextprotocol\u002Finspector) 是一款用于测试和调试 MCP 服务器的开发者工具。它同时运行一个客户端 UI（默认端口为 5173）和一个 MCP 代理服务器（默认端口为 3000）。请在浏览器中打开客户端 UI 来使用检查器。\n\n```shell\nQDRANT_URL=\":memory:\" COLLECTION_NAME=\"test\" \\\nfastmcp dev src\u002Fmcp_server_qdrant\u002Fserver.py\n```\n\n启动后，请在浏览器中访问 http:\u002F\u002Flocalhost:5173，即可进入检查器界面。\n\n## 许可证\n\n此 MCP 服务器采用 Apache License 2.0 许可证。这意味着您可以自由地使用、修改和分发该软件，但需遵守 Apache License 2.0 的条款和条件。更多详细信息，请参阅项目仓库中的 LICENSE 文件。","# mcp-server-qdrant 快速上手指南\n\n`mcp-server-qdrant` 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，用于将大语言模型（LLM）与 Qdrant 向量数据库连接。它充当语义记忆层，支持存储和检索信息，适用于构建 AI 驱动的 IDE、聊天机器人或自定义工作流。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows (WSL2 推荐)。\n*   **Python 环境**：推荐使用 [`uv`](https:\u002F\u002Fdocs.astral.sh\u002Fuv\u002F) 工具链（包含 `uvx`），它会自动管理运行时依赖。\n    *   安装 uv: `curl -LsSf https:\u002F\u002Fastral.sh\u002Fuv\u002Finstall.sh | sh`\n*   **Qdrant 实例**：\n    *   **云端\u002F远程**：拥有一个运行中的 Qdrant 服务 URL 和 API Key。\n    *   **本地**：安装并运行本地 Qdrant 服务，或准备一个本地存储路径。\n*   **网络加速（可选）**：由于默认嵌入模型 `sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2` 需要从 Hugging Face 下载，国内用户建议配置镜像源：\n    ```bash\n    export HF_ENDPOINT=https:\u002F\u002Fhf-mirror.com\n    ```\n\n## 安装与运行\n\n本工具无需传统“安装”，推荐使用 `uvx` 直接运行，或通过 Docker 部署。\n\n### 方式一：使用 uvx 运行（推荐）\n\n这是最快捷的方式，`uvx` 会自动拉取最新版本的工具并执行。\n\n**基本命令：**\n\n```bash\nQDRANT_URL=\"http:\u002F\u002Flocalhost:6333\" \\\nCOLLECTION_NAME=\"my-collection\" \\\nEMBEDDING_MODEL=\"sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2\" \\\nuvx mcp-server-qdrant\n```\n\n**配置说明：**\n*   `QDRANT_URL`: Qdrant 服务地址。如果是本地默认启动，通常为 `http:\u002F\u002Flocalhost:6333`。\n*   `COLLECTION_NAME`: 指定要操作的集合名称。如果集合不存在，服务器会自动创建。\n*   `EMBEDDING_MODEL`: 使用的嵌入模型（目前主要支持 FastEmbed 兼容模型）。\n\n**切换传输协议（用于远程客户端）：**\n默认使用 `stdio`（标准输入输出），若需通过 HTTP\u002FSSE 连接（如 Cursor 远程模式），请添加 `--transport` 参数：\n\n```bash\nQDRANT_URL=\"http:\u002F\u002Flocalhost:6333\" \\\nCOLLECTION_NAME=\"my-collection\" \\\nFASTMCP_PORT=8000 \\\nuvx mcp-server-qdrant --transport sse\n```\n\n### 方式二：使用 Docker 运行\n\n适合需要隔离环境或部署在服务器的场景。\n\n```bash\n# 构建镜像\ndocker build -t mcp-server-qdrant .\n\n# 运行容器\ndocker run -p 8000:8000 \\\n  -e FASTMCP_HOST=\"0.0.0.0\" \\\n  -e QDRANT_URL=\"http:\u002F\u002Fyour-qdrant-server:6333\" \\\n  -e QDRANT_API_KEY=\"your-api-key\" \\\n  -e COLLECTION_NAME=\"your-collection\" \\\n  mcp-server-qdrant\n```\n> **注意**：Docker 模式下必须设置 `FASTMCP_HOST=\"0.0.0.0\"` 以允许外部访问。\n\n## 基本使用\n\n启动服务器后，它会自动暴露两个核心工具供 MCP 客户端（如 Claude Desktop, Cursor, Windsurf）调用。\n\n### 1. 配置 MCP 客户端\n\n以 **Claude Desktop** 为例，编辑配置文件 `claude_desktop_config.json`，在 `mcpServers` 部分添加如下配置：\n\n```json\n{\n  \"qdrant\": {\n    \"command\": \"uvx\",\n    \"args\": [\"mcp-server-qdrant\"],\n    \"env\": {\n      \"QDRANT_URL\": \"https:\u002F\u002Fxyz-example.eu-central.aws.cloud.qdrant.io:6333\",\n      \"QDRANT_API_KEY\": \"your_api_key\",\n      \"COLLECTION_NAME\": \"knowledge-base\",\n      \"EMBEDDING_MODEL\": \"sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2\"\n    }\n  }\n}\n```\n\n如果是**本地 Qdrant** 模式：\n```json\n{\n  \"qdrant\": {\n    \"command\": \"uvx\",\n    \"args\": [\"mcp-server-qdrant\"],\n    \"env\": {\n      \"QDRANT_LOCAL_PATH\": \"\u002Fabsolute\u002Fpath\u002Fto\u002Fqdrant\u002Fstorage\",\n      \"COLLECTION_NAME\": \"local-memory\",\n      \"EMBEDDING_MODEL\": \"sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2\"\n    }\n  }\n}\n```\n\n### 2. 功能演示\n\n配置完成后，重启客户端即可在对话中使用以下功能：\n\n*   **存储记忆 (`qdrant-store`)**\n    *   **用途**：将文本信息及其元数据存入向量库。\n    *   **示例交互**：\n        > \"请记住这段代码片段：功能是计算斐波那契数列。代码内容是 `def fib(n): ...`。\"\n        > *(系统会自动调用 `qdrant-store`，将描述作为 `information`，代码作为 `metadata` 存储)*\n\n*   **检索记忆 (`qdrant-find`)**\n    *   **用途**：根据自然语言查询检索相关上下文。\n    *   **示例交互**：\n        > \"我之前存过关于斐波那契数列的代码吗？找出来给我看看。\"\n        > *(系统会自动调用 `qdrant-find`，进行语义搜索并返回结果)*\n\n### 3. 进阶场景：作为代码搜索工具\n\n你可以自定义工具描述，将其集成到 **Cursor** 或 **Windsurf** 中作为专用代码库搜索引擎。\n\n**启动命令示例（带自定义描述）：**\n\n```bash\nQDRANT_URL=\"http:\u002F\u002Flocalhost:6333\" \\\nCOLLECTION_NAME=\"code-snippets\" \\\nTOOL_STORE_DESCRIPTION=\"Store reusable code snippets. 'information' should be a natural language description of the code logic. Actual code must be in 'metadata' under the 'code' key.\" \\\nTOOL_FIND_DESCRIPTION=\"Search for code snippets based on natural language descriptions of functionality.\" \\\nuvx mcp-server-qdrant --transport sse\n```\n\n然后在 Cursor 设置中添加 MCP 服务器地址：`http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fsse`。这样 AI 就能根据你的自然语言描述，精准查找项目中已有的代码实现。","某初创团队正在开发一款基于大模型的智能客服助手，需要让 AI 能够准确回忆并调用历史客户沟通记录以提供连贯服务。\n\n### 没有 mcp-server-qdrant 时\n- **记忆碎片化**：历史对话数据散落在不同的日志文件或关系型数据库中，AI 无法通过语义理解自动关联上下文，只能依赖关键词匹配，遗漏大量关键信息。\n- **开发成本高**：工程师需要手动编写复杂的向量嵌入代码、维护数据库连接逻辑以及设计检索算法，耗费数周时间才能搭建起基础的记忆模块。\n- **响应迟钝且不准**：由于缺乏高效的语义检索层，面对用户模糊的提问（如“上周那个关于退款的问题”），系统往往无法定位到具体对话，导致回答生硬或错误。\n- **扩展性差**：每当需要新增一种数据类型或调整检索策略时，都必须修改核心代码库，导致系统耦合度高，难以快速迭代。\n\n### 使用 mcp-server-qdrant 后\n- **语义记忆自动化**：通过 `qdrant-store` 工具，系统能自动将每次客户对话转化为向量存入 Qdrant，构建起统一的语义记忆层，AI 可瞬间理解“上周退款问题”的具体语境。\n- **集成极简高效**：利用标准的 MCP 协议，开发者只需配置环境变量即可连接 Qdrant，无需编写底层向量处理代码，半天内即可完成记忆功能的部署与上线。\n- **检索精准流畅**：借助 `qdrant-find` 工具，AI 能根据用户自然语言查询实时召回最相关的历史片段，显著提升回答的准确性和连贯性，用户体验大幅优化。\n- **灵活可扩展**：新增数据源或调整集合名称仅需修改配置或通过指令动态指定，解耦了业务逻辑与存储实现，支持团队快速尝试新的交互场景。\n\nmcp-server-qdrant 通过将复杂的向量数据库操作标准化为简单的自然语言工具调用，让 AI 应用真正拥有了低成本、高精度的长期记忆能力。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fqdrant_mcp-server-qdrant_341c530e.png","qdrant","Qdrant","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fqdrant_ae834484.png","Creating advanced vector search technology",null,"info@qdrant.com","qdrant_engine","https:\u002F\u002Fqdrant.tech\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant",[83,87],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Python","#3572A5",98.9,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Dockerfile","#384d54",1.1,1323,259,"2026-04-06T18:13:03","Apache-2.0","Linux, macOS, Windows","未说明 (基于 FastEmbed 运行，通常支持 CPU 推理，无需专用 GPU)","未说明",{"notes":99,"python":100,"dependencies":101},"1. 必须配置 Qdrant 连接信息：通过环境变量设置 QDRANT_URL（远程）或 QDRANT_LOCAL_PATH（本地），两者不可同时使用。\n2. 嵌入模型限制：目前仅支持 FastEmbed 提供的模型，默认为 sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2。\n3. 运行方式：推荐使用 uvx 直接运行或通过 Docker 部署；若用于远程客户端（如 Cursor），需指定 --transport sse 并开放对应端口。\n4. 配置方式：不再支持命令行参数，所有配置必须通过环境变量完成。","未说明 (需支持 uvx 或 Docker 环境)",[102,103],"fastembed","sentence-transformers\u002Fall-MiniLM-L6-v2 (默认模型)",[14,35],[106,107,108,109,110,111,112],"claude","cursor","llm","mcp","mcp-server","semantic-search","windsurf","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-11T18:32:04.104549",[116,121,126,131,136,141,146],{"id":117,"question_zh":118,"answer_zh":119,"source_url":120},22597,"如何修改默认的 SSE 端口（8000）以避免端口冲突？","可以通过设置环境变量 `FASTMCP_PORT` 来指定自定义端口。例如，在运行命令前导出该变量：`export FASTMCP_PORT=9000`，然后运行 `uvx mcp-server-qdrant --transport sse`。这样服务器将监听您指定的端口而不是默认的 8000。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fissues\u002F49",{"id":122,"question_zh":123,"answer_zh":124,"source_url":125},22598,"运行命令时提示找不到 'mcp-server-quadrant' 包怎么办？","这是一个拼写错误。正确的包名是 `mcp-server-qdrant`（注意是 qdrant 而不是 quadrant）。请使用正确的命令：`uvx mcp-server-qdrant`。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fissues\u002F96",{"id":127,"question_zh":128,"answer_zh":129,"source_url":130},22599,"是否支持连接本地文件路径的 Qdrant 数据库？","支持。从版本 0.5.2 开始，MCP Server 已支持本地模式（local mode），允许通过指定本地文件夹路径来连接本地 Qdrant 数据库。请查阅最新的 README 文档获取具体配置方法。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fissues\u002F3",{"id":132,"question_zh":133,"answer_zh":134,"source_url":135},22600,"为什么在使用自定义嵌入模型（如 BAAI\u002Fbge-base-en-v1.5）时报错说向量名称不匹配？","这是因为 FastEmbed 库在某些版本中会自动转换模型名称格式（例如添加 'fast-' 前缀），导致与 Qdrant 集合中配置的原始模型名称不一致。解决方法是确保创建集合时使用的向量名称与 MCP 服务器内部解析后的名称一致，或者检查并更新 `fastembed.py` 中的名称映射逻辑以匹配您的模型。报错信息通常会提示集合中可用的向量名称，请据此调整配置。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fissues\u002F60",{"id":137,"question_zh":138,"answer_zh":139,"source_url":140},22601,"如何在 Docker 中使用 streamable-http 传输协议？","在旧版本中，Docker 镜像可能未包含对 `streamable-http` 传输协议的支持，导致报错“无效的选择”。该问题已在 v0.8.0 版本中修复。请确保您的 Docker 镜像或安装的包版本至少为 0.8.0，然后即可在 `CMD` 中使用 `--transport streamable-http` 参数。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fissues\u002F66",{"id":142,"question_zh":143,"answer_zh":144,"source_url":145},22602,"目前支持哪些额外的 MCP 功能调用（如列出集合或统计文档数量）？","社区已计划并正在添加更多功能，包括“列出所有集合”（List all collections）和“统计集合中的文档数量”（Count the number of documents in a collection）。这些功能旨在增强服务器的实用性，使其能够回答关于元数据的查询。请关注后续版本更新或相关 PR 以获取最新功能列表。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fissues\u002F72",{"id":147,"question_zh":148,"answer_zh":149,"source_url":150},22603,"在 macOS 上无法附加 MCP 服务器怎么办？","对应的包已发布到 PyPI，现在可以使用 `uvx mcp-server-qdrant ...` 命令正常运行。如果仍然遇到问题，请检查是否连接了外部创建的集合，并确认使用的嵌入模型是否与服务器期望的一致（默认通常为 `fast-all-minilm-l6-v2`，若使用其他模型需显式配置）。同时请分享您运行的完整命令及相关环境变量以便进一步排查。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fissues\u002F1",[152,157,162,167,172,177],{"id":153,"version":154,"summary_zh":155,"released_at":156},136311,"v0.8.1","本次主要是补丁版本发布，用于避免与 `fastmcp>2.7` 和 `pydantic>2.11` 之间的兼容性问题。\n\n## 变更内容\n* 允许指定自定义嵌入提供者，由 @generall 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F82 中实现。\n* 修复：当未找到结果时返回 `None`，由 @tbung 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F83 中修复。\n* 修复：将 `pydantic` 版本锁定在 `\u003C2.12.0`，以避免兼容性问题，由 @thelinuxkid 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F97 中修复。\n\n## 新贡献者\n* @tbung 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F83 中完成了首次贡献。\n* @thelinuxkid 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F97 中完成了首次贡献。\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fcompare\u002Fv0.8.0...v0.8.1","2025-12-10T10:35:23",{"id":158,"version":159,"summary_zh":160,"released_at":161},136312,"v0.8.0","# 更改日志\n\n本次发布对服务器的架构和使用模式进行了重大改进。\n\n## 功能 🎸   \n* #39 - 服务器现由类 `QdrantMCPServer` 表示，可被继承以构建面向项目的 MCP 服务器 @generall @kacperlukawski \n* #58 - 添加可配置的过滤器，用于查找工具 @generall @joein \n* #57 - 迁移到 fastmcp 2 @generall @joein \n* #65 - 增加对 fastmcp >= 2.7.0 的兼容性 @joein \n* #29 - 添加默认集合，用于查找和存储工具 @kacperlukawski \n* #32 - 添加 Dockerfile 模板 @kacperlukawski \n* #37 #38 #46 - 扩展 README 和 AI 编辑器的相关内容 @kacperlukawski @mbaiza27 \n\n感谢所有为本次发布做出贡献的人：\n@mbaiza27 @kacperlukawski @generall @joein \n\n","2025-06-27T10:35:20",{"id":163,"version":164,"summary_zh":165,"released_at":166},136313,"v0.7.1","本次发布仅包含一项重要更新。目前，`mcp-server-qdrant` 不仅可以作为能够记住用户相关信息的个人助手，通过配置工具描述，我们还可以将其灵活应用于多种场景，例如代码搜索或任何主题的知识库。\n\n## 变更内容\n* 由 @kacperlukawski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F29 中实现的自定义工具描述\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fcompare\u002Fv0.7.0...v0.7.1","2025-03-11T20:10:28",{"id":168,"version":169,"summary_zh":170,"released_at":171},136314,"v0.7.0","## 破坏性变更\n> [!IMPORTANT]  \n> 不再支持命令行参数！所有配置必须通过环境变量进行。\n\n## 变更内容\n* 由 @kacperlukawski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F18 中将许可证更改为 Apache 2.0\n* 由 @kacperlukawski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F19 中重构服务器和嵌入提供者，以提高模块化程度\n* 重构：使用 FastMCP，由 @kacperlukawski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F22 中完成\n* 添加 GitHub 工作流，用于在 Python 3.10-3.12 中运行测试，由 @kacperlukawski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F23 中完成\n* 仅使用环境变量处理参数，由 @kacperlukawski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F24 中完成\n* 添加元数据支持，由 @kacperlukawski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F25 中完成\n* 将版本号提升至 0.7.0，由 @kacperlukawski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F27 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fcompare\u002Fv0.6.0...v0.7.0","2025-03-10T16:43:01",{"id":173,"version":174,"summary_zh":175,"released_at":176},136315,"v0.6.0","## 变更内容\n* 添加 pre-commit 以确保代码格式一致，由 @kacperlukawski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F13 中实现\n* 修复 pre-commit 操作，由 @kacperlukawski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F14 中完成\n* 添加 MCP 服务器徽章，由 @punkpeye 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F11 中完成\n* 抽象嵌入提供者，由 @kacperlukawski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F12 中实现\n* 将版本号升级至 0.6.0，由 @kacperlukawski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F17 中完成\n\n## 新贡献者\n* @punkpeye 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F11 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fcompare\u002Fv0.5.2...v0.6.0","2025-03-05T22:46:33",{"id":178,"version":179,"summary_zh":180,"released_at":181},136316,"v0.5.2","## 变更内容\n* @calclavia 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F2 中添加了 Smithery CLI 的安装说明\n* @kacperlukawski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F4 中实现了在加载记忆之前检查集合是否存在\n* @kacperlukawski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F6 中添加了 PyPI 发布的 GitHub 工作流\n* @kacperlukawski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F5 中增加了对本地 Qdrant 模式的支持\n* @kacperlukawski 发布了 mcp-server-qdrant 0.5.2，详情见 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F7\n\n## 新贡献者\n* @calclavia 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F2 中完成了首次贡献\n* @kacperlukawski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fpull\u002F4 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fmcp-server-qdrant\u002Fcommits\u002Fv0.5.2","2024-12-13T16:54:01"]