快速配置
选择适合您环境的设置。
最后验证: 2026-06-13
验证环境: uvx 运行 mcp-server-qdrant，使用 stdio（Qdrant 向量数据库）
安装命令:
uvx mcp-server-qdrant本地配置
JSON 本地配置 json
{
"qdrant": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-qdrant"],
"env": {
"QDRANT_URL": "${QDRANT_URL}",
"QDRANT_API_KEY": "${QDRANT_API_KEY}",
"COLLECTION_NAME": "my-collection",
"EMBEDDING_MODEL": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
}
}
}验证提示词
存一条关于我们部署流程的短笔记，然后用语义搜索把它检索出来。
成功时应看到
该笔记被存入，并能通过对集合的语义查询检索回来。
常见陷阱与修复
- ⚠️ 注意: API 密钥认证、集合设置，以及向量维度匹配。
- 🔑 始终将 API 密钥存储在环境变量中，切勿硬编码在 JSON 中。
- 🛡️ 如果可用，从只读权限开始，以安全地验证连接。
安全检查
- 把 QDRANT_API_KEY 放在环境变量里；不要在无鉴权的情况下公开暴露 Qdrant 端点。
- 把 COLLECTION_NAME 限定为本助手专用的集合。
常见错误
| 错误 | 原因 | 修复方法 |
|---|---|---|
Connection refused / URL error | QDRANT_URL 错误或不可达。 | 把 QDRANT_URL 指向你的实例（如 http://localhost:6333 或云端 URL）。 |
403 Unauthorized | 云端实例缺少 QDRANT_API_KEY。 | 把 Qdrant Cloud 的 API key 设为 QDRANT_API_KEY。 |
Dimension mismatch | EMBEDDING_MODEL 与集合的向量维度不一致。 | 让 EMBEDDING_MODEL 与集合匹配，或新建一个集合。 |
示例提示词
连接后，尝试这些提示词以测试功能：
- 使用文本查询在集合中搜索相似向量。
- 列出所有集合及其点数量。
- 向现有集合添加新点。