🚀 MCP Qdrant 服务器与 OpenAI 嵌入
本 MCP 服务器借助 Qdrant 向量数据库和 OpenAI 嵌入技术，为用户提供强大的向量搜索功能，助力高效信息检索与处理。
✨ 主要特性
- 借助 OpenAI 嵌入技术，在 Qdrant 集合中实现精准的语义搜索。
- 可轻松列出所有可用的 Qdrant 集合。
- 能快速查看特定 Qdrant 集合的详细信息。
📦 安装指南
克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/mcp-qdrant-openai.git
cd mcp-qdrant-openai
安装依赖
pip install -r requirements.txt
🔧 配置说明
您需要设置以下环境变量：
OPENAI_API_KEY：您的 OpenAI API 密钥。QDRANT_URL：Qdrant 实例的 URL，默认值为 "http://localhost:6333"。QDRANT_API_KEY：若您有 Qdrant API 密钥，请进行设置。
💻 使用示例
基础用法
直接运行服务器
python mcp_qdrant_server.py
使用 MCP CLI 运行
mcp dev mcp_qdrant_server.py
安装在 Claude 桌面
mcp install mcp_qdrant_server.py --name "Qdrant-OpenAI"
高级用法
可用工具介绍
query_collection
该工具可使用 OpenAI 嵌入对 Qdrant 集合进行语义搜索。
| 参数 | 详情 |
|---|---|
collection_name |
要搜索的 Qdrant 集合名称 |
query_text |
自然语言搜索查询 |
limit |
返回结果的最大数量，默认值为 5 |
model |
要使用的 OpenAI 嵌入模型，默认值为 text-embedding-3-small |
list_collections
此工具用于列出所有可用的 Qdrant 集合。
collection_info
该工具可获取特定集合的详细信息。
| 参数 | 详情 |
|---|---|
collection_name |
要获取信息的集合名称 |
在 Claude 桌面的示例用法
当安装到 Claude 桌面后，您可以通过自然语言指令使用工具，示例如下：
我的 Qdrant 数据库中有哪些收藏？
在我的 "documents" 集合中搜索有关气候变化的内容。
显示关于 "articles" 集合的信息。