Token导航 LogoToken导航

MCP Server · AI代理

Qdrant MCP

mcp-server-qdrant是一个基于Qdrant向量搜索引擎的MCP服务器,作为Qdrant数据库上的语义记忆层,支持存储和检索信息。它提供了两种主要工具:`qdrant-store`用于存储信息,`qdrant-find`用于检索相关信息。该服务可以与多种MCP兼容客户端(如Cursor、VS Code和Claude Code)集成,适用于代码片段管理、文档检索等场景。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 2
向量搜索PythonVS Code开发工具ClaudeCursorClaude DesktopWindsurfVS Code Insiders

快速开始

作者 / 组织
qdrant
提供方
qdrant
运行时
Python

工具数量

2

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

759

仓库热度

收录来源

4 个

MCP World

选型结论

Qdrant MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 2 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude、Cursor、VS Code,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uvx mcp-server-qdrant

客户端配置示例

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

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 2 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

基本能力

产品定位

mcp-server-qdrant是一个基于Qdrant向量搜索引擎的MCP服务器,作为Qdrant数据库上的语义记忆层。

核心功能

  1. qdrant-store工具:用于在Qdrant数据库中存储信息。

- 输入参数: - information(字符串):要存储的信息 - metadata(JSON):可选的元数据 - 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) - 返回:确认消息

  1. qdrant-find工具:用于从Qdrant数据库中检索相关信息。

- 输入参数: - query(字符串):用于搜索的查询 - 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) - 返回:存储在Qdrant数据库中的信息(作为单独的消息返回)

适用场景

  1. 代码片段管理:存储和检索可重用的代码片段
  2. 文档检索:基于语义搜索相关文档
  3. AI增强开发:与AI开发工具(如Cursor、VS Code)集成,提供上下文感知的开发体验

使用教程

使用依赖

需要安装Qdrant服务或配置Qdrant数据库连接。

安装教程

使用uvx安装
QDRANT_URL="http://localhost:6333" \
COLLECTION_NAME="my-collection" \
EMBEDDING_MODEL="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2" \
uvx mcp-server-qdrant
使用Docker安装
# 构建容器
docker build -t mcp-server-qdrant .

# 运行容器
docker run -p 8000:8000 \
  -e FASTMCP_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
通过Smithery安装
npx @smithery/cli install mcp-server-qdrant --client claude

调试方式

开发模式
COLLECTION_NAME=mcp-dev fastmcp dev src/mcp_server_qdrant/server.py
使用MCP检查器
QDRANT_URL=":memory:" COLLECTION_NAME="test" \
fastmcp dev src/mcp_server_qdrant/server.py

然后访问 http://localhost:5173 使用检查器界面。

工具与能力

工具数量

2

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

向量搜索Python语义记忆本地部署LLM集成开发工具AI工作流

支持客户端

ClaudeCursorVS CodeClaude DesktopWindsurfVS Code Insiders

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 2 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude、Cursor、VS Code,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
Qdrant MCP

MCP World · 本页

2stdio有4 个2026-05-17
Everything Claude Code

MCP World

0stdio有1 个2026-05-17
Filesystem 560c4363

MCP World

13未说明未标注2 个2026-05-17
Time 7365cb6d

MCP.so

2SSE有2 个2026-05-17
Server Everything (everything)

MCP World

11stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Qdrant MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uvx mcp-server-qdrant,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Qdrant MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Qdrant MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Qdrant MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Qdrant MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude、Cursor、VS Code、Claude Desktop、Windsurf、VS Code Insiders;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

继续浏览同类 MCP