ADK 向け Qdrant MCP ツール¶

Supported in ADKPythonTypeScript

Qdrant MCP Server は ADK エージェントをオープンソースのベクトル検索エンジン Qdrant に接続します。この連携により、エージェントはセマンティック検索で情報を保存・取得できます。

ユースケース¶

エージェント向けセマンティックメモリ: 会話コンテキスト、事実、学習情報を保存し、後で自然言語クエリで取得できます。
コードリポジトリ検索: コードスニペット、ドキュメント、実装パターンの検索可能インデックスを作り、セマンティックに問い合わせできます。
ナレッジベース検索: 文書を保存し、応答に必要な関連コンテキストを取得する RAG システムを構築します。

前提条件¶

実行中の Qdrant インスタンス。次のいずれかを利用できます:
- Qdrant Cloud (マネージドサービス)
- Docker でローカル実行: docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
(任意) 認証用の Qdrant API キー

エージェントで使う¶

PythonTypeScript

Local MCP Server

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools.mcp_tool import McpToolset
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StdioConnectionParams
from mcp import StdioServerParameters

QDRANT_URL = "http://localhost:6333"  # Or your Qdrant Cloud URL
COLLECTION_NAME = "my_collection"
# QDRANT_API_KEY = "YOUR_QDRANT_API_KEY"

root_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-pro",
    name="qdrant_agent",
    instruction="Help users store and retrieve information using semantic search",
    tools=[
        McpToolset(
            connection_params=StdioConnectionParams(
                server_params=StdioServerParameters(
                    command="uvx",
                    args=["mcp-server-qdrant"],
                    env={
                        "QDRANT_URL": QDRANT_URL,
                        "COLLECTION_NAME": COLLECTION_NAME,
                        # "QDRANT_API_KEY": QDRANT_API_KEY,
                    }
                ),
                timeout=30,
            ),
        )
    ],
)

Local MCP Server

import { LlmAgent, MCPToolset } from "@google/adk";

const QDRANT_URL = "http://localhost:6333"; // Or your Qdrant Cloud URL
const COLLECTION_NAME = "my_collection";
// const QDRANT_API_KEY = "YOUR_QDRANT_API_KEY";

const rootAgent = new LlmAgent({
    model: "gemini-2.5-pro",
    name: "qdrant_agent",
    instruction: "Help users store and retrieve information using semantic search",
    tools: [
        new MCPToolset({
            type: "StdioConnectionParams",
            serverParams: {
                command: "uvx",
                args: ["mcp-server-qdrant"],
                env: {
                    QDRANT_URL: QDRANT_URL,
                    COLLECTION_NAME: COLLECTION_NAME,
                    // QDRANT_API_KEY: QDRANT_API_KEY,
                },
            },
        }),
    ],
});

export { rootAgent };

利用可能なツール¶

Tool	Description
`qdrant-store`	任意メタデータ付きで情報を Qdrant に保存
`qdrant-find`	自然言語クエリで関連情報を検索

設定¶

Qdrant MCP サーバーは環境変数で設定できます:

Variable	Description	Default
`QDRANT_URL`	Qdrant サーバー URL	`None` (required)
`QDRANT_API_KEY`	Qdrant Cloud 認証 API キー	`None`
`COLLECTION_NAME`	使用するコレクション名	`None`
`QDRANT_LOCAL_PATH`	ローカル永続ストレージパス (URL の代替)	`None`
`EMBEDDING_MODEL`	使用する埋め込みモデル	`sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2`
`EMBEDDING_PROVIDER`	埋め込みプロバイダー (`fastembed` または `ollama`)	`fastembed`
`TOOL_STORE_DESCRIPTION`	保存ツールのカスタム説明	既定説明
`TOOL_FIND_DESCRIPTION`	検索ツールのカスタム説明	既定説明

カスタムツール説明¶

ツール説明をカスタマイズしてエージェントの挙動を誘導できます:

env={
    "QDRANT_URL": "http://localhost:6333",
    "COLLECTION_NAME": "code-snippets",
    "TOOL_STORE_DESCRIPTION": "Store code snippets with descriptions. The 'information' parameter should contain a description of what the code does, while the actual code should be in 'metadata.code'.",
    "TOOL_FIND_DESCRIPTION": "Search for relevant code snippets using natural language. Describe the functionality you're looking for.",
}