Qdrant

MCP-Server von Qdrant

Store and retrieve semantic memories in a Qdrant vector database collection.

Läuft lokal (Läuft auf deinem Rechner: Die Seite nennt den Installationsbefehl)Läuft mit uvx

Qdrant installieren

Läuft auf deinem Rechner. Dein Client startet ihn mit diesem Befehl:

uvx mcp-server-qdrant

Braucht uv (Python) auf deinem Rechner. Die Schritte unten zeigen, wo der Befehl in jedem Client hingehört.

  • QDRANT_URL Qdrant server URL (or set QDRANT_LOCAL_PATH for local storage).
  • COLLECTION_NAME Default collection name.

Diesen Server teilen

Öffnet diese Seite, mit dem Installationsbefehl und den Einrichtungsschritten.

mcp.tc/i/qdrant

Über den Server

Connects an assistant to a Qdrant vector search engine and uses it as a semantic memory layer. It can store pieces of information with optional metadata and later retrieve relevant entries by natural language query. Embeddings are created with FastEmbed models, with sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 as the default.

Runs locally with uvx mcp-server-qdrant over stdio by default; SSE and streamable HTTP transports and a Docker image are also available. Configure it with QDRANT_URL or QDRANT_LOCAL_PATH plus COLLECTION_NAME. QDRANT_API_KEY is only needed for Qdrant Cloud or secured servers. A missing collection is created automatically.

Was du damit machen kannst

  • Store information with optional JSON metadata in a Qdrant collection
  • Retrieve relevant stored entries with a natural language query
  • Use a default collection or pass a collection name per call
  • Run against a Qdrant server, Qdrant Cloud or a local database path
  • Choose the FastEmbed embedding model through an environment variable

Tools

Lokale Server zeigen ihre Tools erst, wenn sie laufen, und dieser veröffentlicht seine Liste nicht vorab. Dein Client zeigt sie, nachdem du ihn hinzugefügt hast.

Beispiel-Prompts

  • Remember that our staging database runs on port 5433.

  • Search my memory for notes about the payment service design.

  • Store this code snippet with metadata describing what it does.

  • Find what I saved earlier about deployment steps.

Einrichtung

Jeder Client startet Qdrant mit demselben Befehl auf deinem Rechner. Wähl deinen; die Seite merkt sich deine Wahl.

Claude Code

  1. Führe das in einem Terminal in deinem Projektordner aus:
claude mcp add --transport stdio qdrant --env "QDRANT_URL=<YOUR_QDRANT_URL>" --env "COLLECTION_NAME=<YOUR_COLLECTION_NAME>" -- uvx mcp-server-qdrant
  1. Starte Claude Code und tippe /mcp. qdrant sollte als verbunden angezeigt werden.

Ergänze --scope user, damit er in jedem Projekt verfügbar ist. Ersetze die Platzhalter durch deine eigenen Werte.

Claude Desktop

  1. Öffne Settings → Developer → Edit Config. Das öffnet claude_desktop_config.json. Füge hinzu:
claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "qdrant": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-qdrant"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "<YOUR_QDRANT_URL>",
        "COLLECTION_NAME": "<YOUR_COLLECTION_NAME>"
      }
    }
  }
}
  1. Speichere die Datei und starte Claude Desktop neu. Ersetze die Platzhalter durch deine eigenen Werte.

Braucht uv (Python) auf deinem Rechner. Die Datei liegt unter macOS in ~/Library/Application Support/Claude/ und unter Windows in %APPDATA%\Claude\.

Cursor

Oder trag ihn von Hand in ~/.cursor/mcp.json (alle Projekte) oder .cursor/mcp.json (dieses Projekt) ein:

mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "qdrant": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-qdrant"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "<YOUR_QDRANT_URL>",
        "COLLECTION_NAME": "<YOUR_COLLECTION_NAME>"
      }
    }
  }
}

Braucht uv (Python) auf deinem Rechner. Ersetze die Platzhalter durch deine eigenen Werte.

VS Code

Oder aus einem Terminal:

code --add-mcp '{"name":"qdrant","type":"stdio","command":"uvx","args":["mcp-server-qdrant"],"env":{"QDRANT_URL":"<YOUR_QDRANT_URL>","COLLECTION_NAME":"<YOUR_COLLECTION_NAME>"}}'

Oder committe ihn ins Repository in .vscode/mcp.json:

.vscode/mcp.json
{
  "servers": {
    "qdrant": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-qdrant"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "<YOUR_QDRANT_URL>",
        "COLLECTION_NAME": "<YOUR_COLLECTION_NAME>"
      }
    }
  }
}

Braucht uv (Python) auf deinem Rechner.

Devin Desktop

  1. Füge ihn zu ~/.config/devin/mcp_config.json (macOS und Linux) oder %APPDATA%\devin\mcp_config.json (Windows) hinzu:
mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "qdrant": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-qdrant"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "<YOUR_QDRANT_URL>",
        "COLLECTION_NAME": "<YOUR_COLLECTION_NAME>"
      }
    }
  }
}
  1. Aktualisiere die Liste der MCP-Server in Cascade. Ersetze die Platzhalter durch deine eigenen Werte.

Devin Desktop ist der neue Name von Windsurf.

Codex

codex mcp add qdrant --env "QDRANT_URL=<YOUR_QDRANT_URL>" --env "COLLECTION_NAME=<YOUR_COLLECTION_NAME>" -- uvx mcp-server-qdrant

Oder bearbeite ~/.codex/config.toml direkt:

config.toml
[mcp_servers.qdrant]
command = "uvx"
args = ["mcp-server-qdrant"]
env = { QDRANT_URL = "<YOUR_QDRANT_URL>", COLLECTION_NAME = "<YOUR_COLLECTION_NAME>" }

Braucht uv (Python) auf deinem Rechner. Ersetze die Platzhalter durch deine eigenen Werte.

Gemini CLI

gemini mcp add -e "QDRANT_URL=<YOUR_QDRANT_URL>" -e "COLLECTION_NAME=<YOUR_COLLECTION_NAME>" qdrant uvx mcp-server-qdrant

Damit fügst du ihn dem aktuellen Projekt hinzu. Ergänze -s user, um ihn überall zu nutzen.

Jeder Client

Die meisten Clients, die lokale Server starten, akzeptieren diese Form:

{
  "mcpServers": {
    "qdrant": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-qdrant"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "<YOUR_QDRANT_URL>",
        "COLLECTION_NAME": "<YOUR_COLLECTION_NAME>"
      }
    }
  }
}

Zed legt Server in seinen Einstellungen unter context_servers ab, mit denselben Feldern command, args und env.

Braucht uv (Python) auf deinem Rechner. Ersetze die Platzhalter durch deine eigenen Werte.

Häufige Fragen

Kann ich mcp.tc/i/qdrant in meinen MCP-Client einfügen?

Nein. Qdrant läuft auf deinem eigenen Rechner und wird von deinem Client gestartet, hat also keine Webadresse, mit der man sich verbinden könnte. Der Quick-Link ist die Seite zum Teilen; der Installationsbefehl lautet uvx mcp-server-qdrant.

Braucht Qdrant einen API-Schlüssel?

Nein. Er liest QDRANT_URL und COLLECTION_NAME aus seiner Umgebung; die Einrichtungsschritte zeigen, wo du sie setzt.

Ist Qdrant ein Remote- oder ein lokaler Server?

Lokal. Dein Client startet ihn als Prozess auf deinem Rechner, mit uvx mcp-server-qdrant, was uv (Python) braucht.

Welche Clients können ihn nutzen?

Jeder Client, der lokale Server startet: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Devin Desktop, Codex, Gemini CLI, Zed und andere. claude.ai und ChatGPT verbinden sich nur mit Remote-Servern.

Wer hat diese Seite geschrieben?

Der Roboter von mcp.tc hat die öffentlichen Metadaten von Qdrant (seine Paket- und Repository-Seiten) gelesen, und ein KI-Modell hat daraus den Text entworfen. Ein Mensch prüft alles, was die Prüfungen nicht bestätigen können. Der Text kann trotzdem falsch sein; wenn dir ein Fehler auffällt, nutze Eintrag melden auf dieser Seite.

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