Qdrant MCP
by Qdrant
Capa de memoria semántica para agentes de IA con búsqueda vectorial vía Qdrant
database Python Principiante Auto-hospedable Sin API key Docker Verificado
⭐ 1.2k stars 📅 Actualizado: hace 1m
Descripción
Servidor MCP oficial de Qdrant que funciona como una capa de memoria semántica para agentes de IA. Proporciona una interfaz deliberadamente simple de dos herramientas para almacenar información con metadatos y realizar búsquedas semánticas en el conocimiento almacenado. Diseñado para dar a los LLMs memoria persistente que sobrevive entre conversaciones al persistir datos en la base de datos vectorial de Qdrant. Soporta tanto Qdrant Cloud para hosting gestionado como instancias locales de Qdrant para despliegues self-hosted. La filosofía de diseño minimalista mantiene la interfaz limpia y predecible, facilitando que los modelos de IA la usen efectivamente.
✅ Ideal para
Desarrolladores de IA que quieren una capa de memoria semántica simple y fiable con configuración mínima
⏭️ No recomendado si
Necesitas capacidades completas de gestión de base de datos vectorial como creación de colecciones u operaciones batch
💡 Casos de uso
- Dar a los asistentes de IA memoria semántica persistente entre múltiples conversaciones
- Construir bases de conocimiento que la IA puede buscar por significado en lugar de palabras clave exactas
- Almacenar y recuperar contexto de proyecto, notas o decisiones para flujos de desarrollo
- Crear sistemas de memoria personal de IA que recuerden preferencias e historial del usuario
👍 Ventajas
- ✓ Proyecto oficial de Qdrant con mantenimiento activo y soporte comunitario
- ✓ Interfaz intencionalmente simple de dos herramientas — fácil de usar correctamente por cualquier LLM
- ✓ Funciona tanto con Qdrant Cloud (gestionado) como con instancias locales (self-hosted)
- ✓ Soporte Docker para setup rápido de Qdrant local
👎 Desventajas
- ✗ Solo dos herramientas — sin gestión avanzada de colecciones ni operaciones por lotes
- ✗ Requiere una instancia de Qdrant ejecutándose (cloud o local) como dependencia
- ✗ Sin configuración de embeddings integrada — depende de los defaults del servidor
🔧 Herramientas expuestas (2 herramientas)
| Tool | Categoría | Descripción |
|---|---|---|
| qdrant_find | search | Realizar búsqueda semántica en la información almacenada |
| qdrant_store | storage | Almacenar información con metadatos en Qdrant para recuperación semántica |
⚡ Instalación
Requisitos previos:
- • python v3.10+
- • Qdrant Cloud API key optional (for cloud-hosted instances)
Consulta la documentación de Claude Code para configurar este MCP server.
💡 Consejos y trucos
Para empezar más rápido, usa el tier gratuito de Qdrant Cloud — sin setup local necesario. Para desarrollo local, ejecuta Qdrant vía Docker: docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant. La herramienta qdrant_store acepta metadatos junto al texto, así que incluye contexto como timestamps o categorías para mejorar la calidad de recuperación.
🔄 Alternativas
Info rápida
- Autor
- Qdrant
- Licencia
- Apache-2.0
- Runtime
- Python 3.10+
- Transporte
- stdio
- Categoría
- database
- Dificultad
- Principiante
- Auto-hospedable
- ✅
- Auth
- —
- Docker
- 🐳 Docker disponible
- Versión
- latest
- Actualizado
- 28 feb 2026
Compatibilidad con clientes
- ✅ Claude Code
- ✅ Cursor
- ✅ VS Code Copilot
- ❓ Gemini CLI
- ✅ Windsurf
- ❓ Cline
- ❓ JetBrains AI
- ❓ Warp
Plataformas
🍎 macOS 🐧 Linux 🪟 Windows