Qdrant MCP Server

Что умеет сервер

README называет mcp-server-qdrant официальным MCP-сервером Qdrant для хранения и поиска «воспоминаний» в векторной базе. Он работает как слой семантической памяти поверх Qdrant и даёт агенту два инструмента: qdrant-store сохраняет информацию (текст и необязательные метаданные в JSON), а qdrant-find находит по запросу на естественном языке подходящие сохранённые записи. Тексты превращаются в векторы моделью FastEmbed, по умолчанию это sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Другие поставщики эмбеддингов пока не поддерживаются.

Сервер подключается либо к серверу Qdrant по адресу и ключу API, либо к локальной базе Qdrant по пути на диске. Одновременно задавать адрес и локальный путь нельзя. Коллекцию с заданным именем сервер создаёт сам, если её ещё нет.

Когда использовать

Подходит для долговременной памяти агента между сессиями и для семантического поиска по накопленным заметкам. README показывает и второй сценарий: если переписать описания инструментов через переменные TOOL_STORE_DESCRIPTION и TOOL_FIND_DESCRIPTION, сервер превращается в поиск по фрагментам кода. Агент сохраняет описание кода в information и сам код в metadata, а потом находит нужный пример запросом на естественном языке. Такой вариант описан для Claude Code, Cursor и Windsurf.

Ограничения и безопасность

Все настройки задаются переменными окружения, единственный аргумент командной строки это --transport. Доступны транспорты stdio (по умолчанию, для локальных клиентов), SSE и streamable-http для удалённых клиентов. Ключ API Qdrant (QDRANT_API_KEY) передавайте через переменные окружения, а не в тексте запросов.

Агент может записывать в базу всё, что решит сохранить, поэтому если нужна только выдача, включите режим QDRANT_READ_ONLY=true: он отключает инструмент qdrant-store. Число результатов поиска по умолчанию равно 10 (QDRANT_SEARCH_LIMIT). Если сервер подключён к Cursor, но не вызывается, README советует добавить правила Cursor, чтобы инструменты использовались при каждой генерации кода. Если запускаете в Docker, для приёма внешних соединений нужно задать FASTMCP_SERVER_HOST="0.0.0.0", но тогда сервер слушает все сетевые интерфейсы, так что закройте его от посторонних.

Запуск через uvx

Установка не требуется:

QDRANT_URL="http://localhost:6333" \
COLLECTION_NAME="my-collection" \
EMBEDDING_MODEL="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2" \
uvx mcp-server-qdrant

Выбор транспорта (stdio по умолчанию, sse, streamable-http):

QDRANT_URL="http://localhost:6333" \
COLLECTION_NAME="my-collection" \
uvx mcp-server-qdrant --transport sse

Claude Desktop

Добавьте запись в раздел mcpServers файла claude_desktop_config.json:

{
  "qdrant": {
    "command": "uvx",
    "args": ["mcp-server-qdrant"],
    "env": {
      "QDRANT_URL": "https://xyz-example.eu-central.aws.cloud.qdrant.io:6333",
      "QDRANT_API_KEY": "your_api_key",
      "COLLECTION_NAME": "your-collection-name",
      "EMBEDDING_MODEL": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
    }
  }
}

Для локальной базы Qdrant вместо адреса укажите путь:

{
  "qdrant": {
    "command": "uvx",
    "args": ["mcp-server-qdrant"],
    "env": {
      "QDRANT_LOCAL_PATH": "/path/to/qdrant/database",
      "COLLECTION_NAME": "your-collection-name",
      "EMBEDDING_MODEL": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
    }
  }
}

Автоматическая установка для Claude Desktop через Smithery:

npx @smithery/cli install mcp-server-qdrant --client claude

Claude Code

claude mcp add code-search \
-e QDRANT_URL="http://localhost:6333" \
-e COLLECTION_NAME="code-repository" \
-e EMBEDDING_MODEL="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2" \
-e TOOL_STORE_DESCRIPTION="Store code snippets with descriptions. The 'information' parameter should contain a natural language description of what the code does, while the actual code should be included in the 'metadata' parameter as a 'code' property." \
-e TOOL_FIND_DESCRIPTION="Search for relevant code snippets using natural language. The 'query' parameter should describe the functionality you're looking for." \
-- uvx mcp-server-qdrant

Проверка:

claude mcp list

VS Code

Добавьте в .vscode/mcp.json рабочего каталога:

{
  "inputs": [
    {
      "type": "promptString",
      "id": "qdrantUrl",
      "description": "Qdrant URL"
    },
    {
      "type": "promptString",
      "id": "qdrantApiKey",
      "description": "Qdrant API Key",
      "password": true
    },
    {
      "type": "promptString",
      "id": "collectionName",
      "description": "Collection Name"
    }
  ],
  "servers": {
    "qdrant": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-qdrant"],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "${input:qdrantUrl}",
        "QDRANT_API_KEY": "${input:qdrantApiKey}",
        "COLLECTION_NAME": "${input:collectionName}"
      }
    }
  }
}

Cursor и Windsurf

Запустите сервер с транспортом SSE (команда выше, с настроенными описаниями инструментов) и укажите в настройках клиента адрес:

http://localhost:8000/sse

Docker

docker build -t mcp-server-qdrant .

docker run -p 8000:8000 \
  -e FASTMCP_SERVER_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