Claude Desktopとmcp-server-qdrantで超お手軽ナレッジベースの構築

TL;DR qdrant/mcp-server-qdrantを使えばClaude Desktopからベクトル検索エンジンを操作できるよ ベクトルデータベースなので、LLMとの相性が良いよ 「ここまでのチャットを整理して保存しておいて」ができるのは、すごすぎるよ 1. Qdrantとは Qdrantはベクトル検索エンジンです。テキストをベクトル化して保存し、意味的な類似性に基づいて検索することができます。 通常のキーワード検索と異なり、ベクトル検索では単語の正確な一致ではなく、コンテンツの意味的な類似性に基づいて結果を返します。これにより、「先週のミーティングの決定事項」といった自然言語のクエリで、関連する情報を見つけることができます。 このQdrantとClaudeを連携させることで、ベクトルDBをメモ帳として扱うブルジョワなナレッジマネジメントが実現します。 PostgreSQLやSQL

[kazuph1986]

これにしよう。以前ファイルベースのドキュメントのRAGをMCP経由で試したらロードが遅すぎたので、もうこういうVectorDB使うしかないと思っていた。

[rgfx]

エージェントAIからMCP、ベクトルDBまで一気にコモディティになってて展開が早い

[ss49919201]

MCPサーバーの用途として何か情報を取得するイメージしかしていなかったが、永続化を任せるのにも使えるな確かに。

[yarumato]

“ベクトル検索エンジンQdrantはテキストをベクトル化して保存し、意味的な類似性に基づいて検索可能。MCP連携で、ベクトルDBをメモ帳として扱う。「ここまでのチャットを整理して保存しておいて」は便利”

[misshiki]

“Claude Desktopで設定する場合は、claude_desktop_config.jsonファイルを編集します。”

[FreeCatWork]

むずかしいこと書いてあるにゃ！ボクにはさっぱりにゃ！ でも、頑張ったご褒美は、いっぱいおやつにゃ！

[hackmylife]

“このQdrantをClaude DesktopをMCPを用いた連携により、ベクトルDBをメモ帳として扱うブルジョワなナレッジマネジメントが実現します。PostgreSQLやSQLiteのようにデータ構造を考える必要がないのもメリットです。”

[miiton]

EMBEDDING_MODELは今のところFastEmbedでサポートしているモデルしか指定できないとのこと

[hamamuratakuo]

"Qdrantはベクトル検索エンジンです。テキストをベクトル化して保存し、意味的な類似性に基づいて検索することができます。PostgreSQLやSQLiteのようにデータ構造を考える必要がないのもメリットです。"

[takets]

良い発想。あとはclaud appからではなく、vimからプロンプトを送信できれば…。

[dann]

[

[lost_and_found]

よい。

[kenzy_n]

お手軽に済ませたい。