Qdrant MCP

Qdrant MCP

от qdrant
Хранит и ищет информацию в Qdrant: добавляет записи с метаданными, находит релевантное по смыслу, работает с локальной базой. Официальный сервер от Qdrant.

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

Часто задаваемые вопросы

У этого сервера пока нет списка инструментов.
0.8.1основная
0.8.0
0.7.1
0.7.0
0.6.0
0.5.2
0.5.1

Выберите клиент, чтобы установить Qdrant MCP:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "qdrant-mcp-server-qdrant-rlb8e3gh71": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-qdrant"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "${input:qdrantUrl}",
        "QDRANT_API_KEY": "${input:qdrantApiKey}",
        "COLLECTION_NAME": "${input:collectionName}"
      }
    }
  }
}
CursorCursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "qdrant-mcp-server-qdrant-rlb8e3gh71": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-qdrant"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "${input:qdrantUrl}",
        "QDRANT_API_KEY": "${input:qdrantApiKey}",
        "COLLECTION_NAME": "${input:collectionName}"
      }
    }
  }
}
VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "qdrant-mcp-server-qdrant-rlb8e3gh71": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-qdrant"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "${input:qdrantUrl}",
        "QDRANT_API_KEY": "${input:qdrantApiKey}",
        "COLLECTION_NAME": "${input:collectionName}"
      }
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"qdrant-mcp-server-qdrant-rlb8e3gh71\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"uvx\",\"args\":[\"mcp-server-qdrant\"],\"env\":{\"QDRANT_URL\":\"${input:qdrantUrl}\",\"QDRANT_API_KEY\":\"${input:qdrantApiKey}\",\"COLLECTION_NAME\":\"${input:collectionName}\"}}"
ClaudeClaude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "qdrant-mcp-server-qdrant-rlb8e3gh71": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-qdrant"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "${input:qdrantUrl}",
        "QDRANT_API_KEY": "${input:qdrantApiKey}",
        "COLLECTION_NAME": "${input:collectionName}"
      }
    }
  }
}
Claude CodeClaude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add qdrant-mcp-server-qdrant-rlb8e3gh71 --env QDRANT_URL=${input:qdrantUrl} --env QDRANT_API_KEY=${input:qdrantApiKey} --env COLLECTION_NAME=${input:collectionName} -- uvx mcp-server-qdrant

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json qdrant-mcp-server-qdrant-rlb8e3gh71 "{\"command\":\"uvx\",\"args\":[\"mcp-server-qdrant\"],\"env\":{\"QDRANT_URL\":\"${input:qdrantUrl}\",\"QDRANT_API_KEY\":\"${input:qdrantApiKey}\",\"COLLECTION_NAME\":\"${input:collectionName}\"}}"
CodexCodex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add qdrant-mcp-server-qdrant-rlb8e3gh71 --env QDRANT_URL=${input:qdrantUrl} --env QDRANT_API_KEY=${input:qdrantApiKey} --env COLLECTION_NAME=${input:collectionName} -- uvx mcp-server-qdrant

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.qdrant-mcp-server-qdrant-rlb8e3gh71]
command = "uvx"
args = ["mcp-server-qdrant"]

[mcp_servers.qdrant-mcp-server-qdrant-rlb8e3gh71.env]
QDRANT_URL = "${input:qdrantUrl}"
QDRANT_API_KEY = "${input:qdrantApiKey}"
COLLECTION_NAME = "${input:collectionName}"
PerplexityPerplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

  1. Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
  2. Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
  3. Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
  4. В поле Server Name укажите Qdrant MCP, а в поле команды запуска — строку ниже:
uvx mcp-server-qdrant

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

WindsurfWindsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "qdrant-mcp-server-qdrant-rlb8e3gh71": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-qdrant"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "${input:qdrantUrl}",
        "QDRANT_API_KEY": "${input:qdrantApiKey}",
        "COLLECTION_NAME": "${input:collectionName}"
      }
    }
  }
}
ClineCline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "qdrant-mcp-server-qdrant-rlb8e3gh71": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-qdrant"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "${input:qdrantUrl}",
        "QDRANT_API_KEY": "${input:qdrantApiKey}",
        "COLLECTION_NAME": "${input:collectionName}"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например qdrant-mcp-server-qdrant-rlb8e3gh71.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: qdrant-mcp-server-qdrant-rlb8e3gh71
    command: uvx
    args:
      - "mcp-server-qdrant"
    env:
      QDRANT_URL: ${input:qdrantUrl}
      QDRANT_API_KEY: ${input:qdrantApiKey}
      COLLECTION_NAME: ${input:collectionName}
Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "qdrant-mcp-server-qdrant-rlb8e3gh71": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-qdrant"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "${input:qdrantUrl}",
        "QDRANT_API_KEY": "${input:qdrantApiKey}",
        "COLLECTION_NAME": "${input:collectionName}"
      }
    }
  }
}

Похожие MCP-сервера

Milvus MCP

Milvus MCP

официальный

от zilliztech

Ищет по вектору и тексту в Milvus, управляет коллекциями и записями. Работает с Claude Desktop, Cursor и другими клиентами.

Python⭐ 245
Cartisien/engram-mcp

Cartisien/engram-mcp

от cartisien

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...

TypeScript⭐ 1
Manticore MCP

Manticore MCP

официальный

от manticoresoftware

MCP сервер для Manticore Search: даёт ИИ-ассистентам доступ к базе - SQL-запросы, таблицы и схемы, документация. Работает с Claude, Cursor и другими. Полезен разработчикам, работающим с полнотекстовым и векторным поиском.

Python⭐ 5
Chroma MCP

Chroma MCP

официальный

от chroma-core

MCP-сервер для интеграции Chroma (open-source базы эмбеддингов) с LLM. Позволяет создавать коллекции, добавлять документы и выполнять семантический поиск с фильтрацией. Подходит разработчикам, стро...

Python⭐ 600
Vectorize

Vectorize

официальный

от vectorize-io

Превращает ассистента в эксперта по вашим документам. Vectorize берёт на себя всю грязную работу RAG: парсинг PDF, чанки, эмбеддинги, векторный индекс. Модель отвечает фактами из ваших файлов, а не общими фразами из интернета. Есть режим глубокого исследования по базе знаний.

TypeScript⭐ 115
basicmachines-co/basic-memory

basicmachines-co/basic-memory

от basicmachines-co

Basic Memory хранит заметки в Markdown-файлах, ищет по смыслу, связывает идеи в граф. Данные не покидают диск, работает офлайн.

Python⭐ 4283
© 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