ADK용 Qdrant MCP 도구¶

Supported in ADKPythonTypeScript

Qdrant MCP Server는 ADK 에이전트를 오픈소스 벡터 검색 엔진인 Qdrant와 연결합니다. 이 통합을 통해 에이전트는 시맨틱 검색으로 정보를 저장하고 조회할 수 있습니다.

사용 사례¶

에이전트용 시맨틱 메모리: 대화 컨텍스트, 사실, 학습된 정보를 저장하고 에이전트가 나중에 자연어 질의로 검색할 수 있습니다.
코드 저장소 검색: 코드 스니펫, 문서, 구현 패턴의 검색 인덱스를 구축하고 시맨틱하게 질의할 수 있습니다.
지식 베이스 조회: 문서를 저장하고 응답에 필요한 컨텍스트를 검색하는 RAG 시스템을 구축합니다.

사전 준비 사항¶

실행 중인 Qdrant 인스턴스. 다음 중 하나를 사용할 수 있습니다:
- Qdrant Cloud (관리형 서비스)
- Docker 로컬 실행: docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
(선택 사항) 인증용 Qdrant API 키

에이전트와 함께 사용¶

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 };

사용 가능한 도구¶

Tool	Description
`qdrant-store`	선택적 메타데이터와 함께 정보를 Qdrant에 저장
`qdrant-find`	자연어 질의로 관련 정보 검색

구성¶

Qdrant MCP 서버는 환경 변수로 구성할 수 있습니다:

Variable	Description	Default
`QDRANT_URL`	Qdrant 서버 URL	`None` (required)
`QDRANT_API_KEY`	Qdrant Cloud 인증용 API 키	`None`
`COLLECTION_NAME`	사용할 컬렉션 이름	`None`
`QDRANT_LOCAL_PATH`	로컬 영구 저장 경로(URL 대안)	`None`
`EMBEDDING_MODEL`	사용할 임베딩 모델	`sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2`
`EMBEDDING_PROVIDER`	임베딩 제공자 (`fastembed` 또는 `ollama`)	`fastembed`
`TOOL_STORE_DESCRIPTION`	저장 도구 사용자 설명	기본 설명
`TOOL_FIND_DESCRIPTION`	검색 도구 사용자 설명	기본 설명

사용자 지정 도구 설명¶

도구 설명을 사용자 지정해 에이전트 동작을 유도할 수 있습니다:

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.",
}