qdrant/mcp-server-qdrant

qdrant/mcp-server-qdrant

от qdrant
MCP инструмент для Qdrant реализует семантическую память с векторным поиском: сохраняет информацию (store) и ищет по смыслу (find). Полезен AI-агентам для долговременного контекста. Поддерживает stdio и SSE.

mcp-server-qdrant: A Qdrant MCP server

smithery badge

The Model Context Protocol (MCP) is an open protocol that enables seamless integration between LLM applications and external data sources and tools. Whether you're building an AI-powered IDE, enhancing a chat interface, or creating custom AI workflows, MCP provides a standardized way to connect LLMs with the context they need.

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Overview

An official Model Context Protocol server for keeping and retrieving memories in the Qdrant vector search engine. It acts as a semantic memory layer on top of the Qdrant database.

Components

Tools
  1. qdrant-store
    • Store some information in the Qdrant database
    • Input:
      • information (string): Information to store
      • metadata (JSON): Optional metadata to store
      • collection_name (string): Name of the collection to store the information in. This field is required if there are no default collection name. If there is a default collection name, this field is not enabled.
    • Returns: Confirmation message
  2. qdrant-find
    • Retrieve relevant information from the Qdrant database
    • Input:
      • query (string): Query to use for searching
      • collection_name (string): Name of the collection to store the information in. This field is required if there are no default collection name. If there is a default collection name, this field is not enabled.
    • Returns: Information stored in the Qdrant database as separate messages
У этого сервера пока нет списка инструментов.

Похожие MCP-сервера

mcasdfgf/mcp-roo-memory

mcasdfgf/mcp-roo-memory

MCP-сервер для долговременной графовой памяти AI-агентов. Хранит знания в виде фрактального графа, поддерживает семантический поиск на 50+ языках и управляет контекстным окном через горячие, холодн...

Python1
Redis MCP

Redis MCP

официальный

MCP сервер Redis дает AI-агентам управлять Redis на естественном языке: кэширование, сессии и векторный поиск. Интегрируется с MCP клиентами, упрощает разработку приложений для работы с данными в р...

Python619
Cartisien/engram-mcp

Cartisien/engram-mcp

MCP-сервер для постоянной семантической памяти AI-агентов. Хранит воспоминания в SQLite, ищет по смыслу через локальные эмбеддинги Ollama — без облака и API-ключей. Пять инструментов: remember, rec...

TypeScript1
elvismdev/mem0-mcp-selfhosted

elvismdev/mem0-mcp-selfhosted

Self-hosted MCP сервер для долговременной памяти в Claude Code. Использует Qdrant, Neo4j и Ollama, поддерживает Anthropic или Ollama как LLM. 11 инструментов: добавление, поиск, удаление, граф связей.

Python108
vectorize-io/vectorize-mcp-server

vectorize-io/vectorize-mcp-server

официальный

MCP-сервер для интеграции с Vectorize: выполняет векторный поиск по документам, извлекает текст из любых файлов в Markdown и запускает Deep Research. Полезен разработчикам AI-приложений, работающих...

TypeScript111
AlekseiMarchenko/central-intelligence

AlekseiMarchenko/central-intelligence

MCP сервер Central Intelligence даёт AI-агентам долговременную память: сохраняйте факты и контекст между сессиями, делитесь знаниями между инструментами. Инструменты запоминания, поиска и контекста работают с Claude Code, Cursor и другими. Данные возвращаются дословно, без перезаписи.

TypeScript3
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин