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MCP Server · 数据服务

qdrant mcpserver

支持FastAPI和FastMCP双协议的Qdrant知识图谱操作服务器,提供节点增删改查和语义搜索功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
知识图谱Python搜索向量数据库

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作者 / 组织
davidwynter
提供方
davidwynter
运行时
Python

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MCP World

选型结论

qdrant mcpserver 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

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

pip install dist/*.whl

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

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 0 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

用于Qdrant访问即服务的FastAPI客户端和MCPServer客户端

文件main.py是入口点,命令行参数选择要运行的服务器。

main.py

import argparse
import uvicorn
from fastapi_server import app as fastapi_app
from fastmcp_server import app as fastmcp_app
from config import settings

def run_fastapi():
    """Run the FastAPI server"""
    print(f"Starting FastAPI server on port {settings.port}")
    uvicorn.run(
        fastapi_app,
        host="0.0.0.0",
        port=settings.port,
        log_level="info"
    )

def run_fastmcp():
    """Run the FastMCP server"""
    print(f"Starting FastMCP server on port {settings.mcp_port}")
    fastmcp_app.run(port=settings.mcp_port)

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Run Qdrant MCP Server")
    parser.add_argument(
        "--server-type",
        choices=["fastapi", "fastmcp"],
        default="fastmcp",
        help="Type of server to run (default: fastmcp)"
    )
    args = parser.parse_args()

    if args.server_type == "fastapi":
        run_fastapi()
    else:
        run_fastmcp()

Qdrant MCP服务器

用于Qdrant知识图操作的双协议服务器,支持FastAPI和FastMCP协议。

项目结构

src/qdrant_mcpserver/
├── __init__.py
├── config.py          # Configuration settings
├── qdrant_client.py   # Qdrant operations
├── fastapi_server.py  # FastAPI implementation
├── fastmcp_server.py  # FastMCP implementation
└── main.py            # CLI entry point

文件描述

config.py

  • 加载环境变量
  • 包含以下设置:

- Qdrant连接(URL,API密钥) - OpenAI API密钥 - 集合名称 - 服务器端口

  • 使用pydantic进行验证

qdrant_client.py

  • 执行核心Qdrant操作:

- 馆藏管理 - 节点追加/删除 - 矢量搜索

  • 通过OpenAI处理嵌入生成
  • 为两种服务器类型提供服务层

fastapi_server.py

  • FastAPI实现包括:

- RESTful端点 - CORS中间件 - OpenAPI文档

  • 终点:

- POST/节点/升级 - POST/节点/搜索 - 删除/节点 - GET/健康

fastmcp_server.py

  • FastMCP实施包括:

- MCP协议合规性 - 身份验证支持 - 标准化响应格式

  • 与FastAPI相同的端点,但具有MCP信封

main.py

  • CLI入口点:

- 服务器类型选择(--服务器类型) - 统一日志记录 - 端口配置

  • 运行FastAPI或FastMCP服务器

安装

  1. 安装诗歌(如果未安装):
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
  1. 克隆存储库:
git clone https://github.com/your-repo/qdrant-mcpserver.git
cd qdrant-mcpserver
  1. 安装依赖项:
poetry install
  1. 配置环境:
cp .env.example .env
# Edit .env with your actual values

用法

运行服务器

# Run FastMCP server (default)
poetry run python -m qdrant_mcpserver.main

# Run FastAPI server
poetry run python -m qdrant_mcpserver.main --server-type fastapi

环境变量

变量必填描述
QDRANT_URL是QDRANT服务器URL
QDRANT_API_KEY否QDRANT API密钥
OPENAI_API_KEY是OPENAI API密钥
集合名称否默认值:“知识图”
PORT否FastAPI端口(默认值:8000)
MCP_PORT否FastMCP端口(默认值:8080)
MCP_SECRET否身份验证密钥

API终点

两台服务器提供相同的端点:

  • POST /nodes/upsert -更新知识图节点
  • POST /nodes/search -跨节点语义搜索
  • DELETE /nodes -按ID删除节点
  • GET /health -健康检查

发展

代码格式化

这些命令确保了代码风格的一致性:

# Formats code according to Black's style guide (PEP 8 compliant)
poetry run black .

正确组织导入(将标准库、第三方库、本地库分组)

诗歌运行isort。格式代码:

poetry run black .
poetry run isort .

测试

使用pytest进行全面的测试覆盖。测试文件应反映主代码结构:

设置测试

poetry install --with test
poetry run pytest --cov --cov-report=html
# Run all tests
poetry run pytest -v

# Run with coverage report
poetry run pytest --cov=qdrant_mcpserver --cov-report=term-missing
Setup tests (one time):

类型检查:

poetry run mypy .

部署

构建生产包:

poetry build

在系统范围内安装:

pip install dist/*.whl

作为服务运行:

python -m qdrant_mcpserver.main --server-type fastmcp

主要特点:

  1. 灵活的服务器选择:

- CLI参数在FastAPI和FastMCP之间进行选择 - 共享配置和Qdrant客户端 - 两者端点一致

  1. 综合文档:

- 清晰的文件结构说明 - 安装和使用说明 - 环境变量引用 - 开发工作流程

  1. 生产准备就绪:

- 依赖管理诗 - 通过环境变量进行配置 - 构建和部署说明

  1. 可维护结构:

- 关注点分离 - 共享核心功能 - 明确的开发实践

该实现允许您在服务器协议之间切换,同时保持相同的底层Qdrant操作。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

知识图谱Python本地部署向量数据库双协议支持语义搜索RESTAPI

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

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 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。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

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。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 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。

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常见问题

5 条

qdrant mcpserver 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install dist/*.whl,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 mcpserver 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 mcpserver 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 mcpserver 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 mcpserver 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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