QdrantにMCPでドキュメントを追加して検索してみる

#Model Context Protocol (MCP)
#Qdrant
夏目祐樹
2025.05.10
こんばんは、製造ビジネステクノロジー部の夏目です。
今回はQdrantの公式MCPサーバーを試してみます。
 Qdranthttps://qdrant.tech/
Rust製のベクトルデータベースです。
SaaSとして提供されるQdrant Cloudとローカルで動かすことができるContainer Imageの二種類があります。
 Qdrantのデータ構造Qdrantではデータ構造が次のようになっています。
Collection
複数のデータを入れるもの
この中にPointが入る

Point
一つのデータ
idとベクトルとPayloadを持つ
ベクトルがデータの本体

Payload
ベクトルに追加できるデータ
JSONで保持される

Collectionという入れ物にPointがたくさん入ります。

Pointには一意のidがあり、データの本体のベクトルと追加データのPayloadを持ちます。
 mcp-server-qdranthttps://github.com/qdrant/mcp-server-qdrant
公式で提供されているMCPサーバーです。
できることは二つだけで「Qdrantにドキュメント(Point)を追加する」「QdrantからPointを検索する」の二つだけです。
 使ってみる MCPサーバーを登録する今回は先にMCPサーバーの登録からします。

(後で使う値の説明のため)
{
  "mcpServers": {
    "qdrant": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-qdrant"
      ],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "http://localhost:6333",
        "QDRANT_API_KEY": "21f6dc2f-dcc8-4827-a0a1-31f5e6758e0a",
        "COLLECTION_NAME": "default_collection",
        "EMBEDDING_MODEL": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
      }
    }
  }
}
今回Qdrantをローカルで動かすので QDRANT_URL には http://localhost:6333 と書きます。
QDRAND_API_KEY に任意の文字列を設定します。

ここではUUIDを生成して書いています。
COLLECTION_NAME にはデフォルトで使用するCollectionの名前を入れます。

ここでは default_collectionとしています。
EMBEDDING_MODELはデータをベクトル化するのに使うモデルの名前を入れます。

ここではデフォルト値の sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2を入れています。
 QdrantをDocker Composeで立ち上げるdocker-compose.yml
services:
  trial-qdrant:
    image: qdrant/qdrant:latest
    ports:
      - 6333:6333
    environment:
      QDRANT__SERVICE__API_KEY: 21f6dc2f-dcc8-4827-a0a1-31f5e6758e0a
環境変数 QDRANT__SERVICE__API_KEY に MCPサーバーの設定の QDRANT_API_KEY で指定した値を入れます。
portsの左側の番号はMCPサーバーの設定の QDRANT_URL で指定したポートを書きます。

右側は 6333 を指定します。
今回はMCPサーバーを使うだけなので、データの永続化等は行いません。
docker-compose.ymlを置いたディレクトリで docker compose up -dを実行します。
 QdrantにCollectionを作成するQdrantを立ち上げただけではCollectionがないので作成します。

(MCPサーバーではCollectionを作成できないようなので事前に作成する必要があります)
$ curl -X PUT 'http://localhost:6333/collections/default_collection' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Authorization: Bearer 21f6dc2f-dcc8-4827-a0a1-31f5e6758e0a' \
    --data-raw '
{
  "vectors": {
    "fast-all-minilm-l6-v2": {
      "size": 384,
      "distance": "Dot"
    }
  }
}'
URLの http://localhost:6333/collections/default_collectionにおいて、最後のスラッシュの右側の文字列が作成するCollectionの名前です。

今回はMCPサーバーの設定の COLLECTION_NAME に設定した値を入れています。
Authorizationヘッダーには Bearerという文字列のあとに半角スペースを挟んで、MCPサーバーの設定の QDRANT_API_KEYに設定した値を入れます。
--data-rawにCollectionの設定をJSONで渡します。
今回データをベクトル化するモデルに sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 を使用しているので、 all-MiniLM-L6-v2をキーとして使います。
このモデルは次元が 384なので "size": 384とします。
distanceは検索時のベクトル間の評価方法です。

今回は Dot (ドット積)を使います。
これを実行するとCollectionが作成されます。
以上でMCPサーバーを使う準備が整いました。
 Qdrantにデータを入れてみる
プロンプト
NVIDIAのProject DIGITSについて最初の発表以降の続報をまとめて、Qdrantに入れてください
結果
NVIDIAのProject DIGITSについての最新情報を調査し、まとめてQdrantに保存しますね。まずはWeb検索で最新の情報を集めてみましょう。
NVIDIA Project DIGITS 最新情報 発表以降Project DIGITS実機も見てきた。NVIDIAのAI戦略をCES 2025展示で俯瞰する（西川善司） | テクノエッジ TechnoEdge

NVIDIA Project DIGITS：すべての開発者の手にAIスーパーコンピューティングを

NVIDIA、デスクに置ける小型AIスパコン「Project DIGITS」。新チップ「GB10」搭載 - PC Watch

NVIDIAの小型AIスパコン「Project DIGITS」とは｜Tak

NVIDIA project DIGITS: Windows RTX 2080Ti からの乗換え

米NVIDIA、“AIネイティブ”なデスクトップPC「DGX」発売　予約受付も開始　2999ドルから - ITmedia NEWS

NVIDIA Project DIGITS: パーソナル AI スーパーコンピューターとその可能性を解き明かす

プレス リリース - NVIDIA Newsroom

NVIDIA、個人向けAIスパコン「Project Digits」5月に発売。価格は3000ドルから | Gadget Gate

NVIDIAが小型AIスパコン「Project DIGITS」を発表、1台当たり3000ドルで2台組み合わせて4050億パラメーターのAIモデルを実行可能 - GIGAZINE
NVIDIAのProject DIGITSについて、発表以降の続報を検索しました。もう少し詳しい情報を得るために、特定のURLを確認してみましょう。
Project DIGITS実機も見てきた。NVIDIAのAI戦略をCES 2025展示で俯瞰する（西川善司） | テクノエッジ TechnoEdgeProject DIGITS実機も見てきた。NVIDIAのAI戦略をCES 2025展示で俯瞰する（西川善司） | テクノエッジ TechnoEdge
最後のURLは文字化けしているようですので、別のページを確認してみましょう。
NVIDIA DGX Spark Project DIGITS 発売 マーチ 2025【速報】NVIDIA GTC 2025レポート・番外編「パーソナルAIスーパーコンピューター」｜技術ブログ｜C&S ENGINEER VOICE

デスク上の Grace Blackwell AI スーパーコンピューター | NVIDIA DGX Spark

NVIDIA DGX Spark｜GPUならNTTPC｜NVIDIAエリートパートナー

NVIDIA Announces DGX Spark and DGX Station Personal AI Computers | NVIDIA Newsroom

NVIDIA renames Project DIGITS to DGX Spark, Mini-PC with GB10 Grace Blackwell Superchip to launch at $3999 - VideoCardz.com

NVIDIA Project DIGITS Renamed DGX Spark, DGX Station Unveiled For AI Domination | HotHardware

Nvidia Rebrands Project Digits as 'DGX Spark' and Unveils a Larger DGX Station | Beebom

Project Digits is now DGX Spark: Nvidia raises its price by 33% as HPE, Dell jump on Petaflop mini AI bandwagon - SILICONFIT

Dell Pro Max with GB10 and HP ZGX Nano AI Station join Asus in releasing more clones of Nvidia's DGX Spark | TechRadar

(1) Xユーザーのあるごすさん: 「DGX Spark（Project DIGITS）の製品ページ（予約も） https://t.co/iMG1B91vkN 3000ドルでBlackwell GPU+VRAM128GBが手に入るぞ！」 / X
これで十分な情報が集まりました。NVIDIAのProject DIGITSに関する最新情報をまとめて、Qdrantに保存します。
qdrant-storeリクエスト
{
  `metadata`: {
    `date`: `2025-05-10`,
    `topic`: `NVIDIA`,
    `product`: `Project DIGITS/DGX Spark`,
    `category`: `AI Hardware`
  },
  `information`: `NVIDIA Project DIGITSの最新動向まとめ (2025年5月):

1. 名称変更: Project DIGITSは正式に「DGX Spark」に改称された。2025年3月にGTC 2025カンファレンスで正式発表。

2. 技術仕様:
   - GB10 Grace Blackwellスーパーチップ搭載（ArmベースのGrace CPU 20コア + Blackwell GPU）
   - FP4精度で最大1ペタフロップス（1000 TOPS）のAI性能
   - 128GB統合メモリ（LPDDR5X）と最大4TB NVMeストレージ
   - 単体で最大2000億パラメータのLLMを実行可能
   - 2台接続で最大4050億パラメータのモデルを実行可能
   - サイズは手のひらサイズで、標準コンセントから電源供給可能
   - Linuxベースの「NVIDIA DGX OS」を採用

3. 価格と発売時期:
   - NVIDIAブランド版: 3,999ドル（約64万円）、4TBストレージ搭載
   - OEMパートナー版: 2,999ドル（約48万円）から、ASUS製「Ascent GX10」は1TBストレージ搭載
   - 2025年5月出荷開始予定（当初の予定通り）
   - 現在グローバルで予約受付中、日本での予約・出荷は未定

4. 製造パートナー:
   - ASUS、Dell、HP、Lenovoなどが製造パートナーとして発表
   - 各社から独自ブランド製品がリリース予定

5. DGX Stationの発表:
   - Project DIGITSの上位モデルとして「DGX Station」も発表
   - GB300 Grace Blackwell Ultraスーパーチップ搭載
   - 最大784GBのメモリ空間、20ペタフロップスの演算性能
   - 2025年後半に発売予定

6. 用途:
   - AI研究者、データサイエンティスト、学生向けのパーソナルAIスーパーコンピューター
   - 大規模言語モデルのプロトタイピング、ファインチューニング、推論
   - 700億パラメータまでのモデルをファインチューニング可能
   - ローカルでの開発後、クラウドやデータセンターへシームレスに展開可能

7. 市場の反応:
   - AI開発者コミュニティからの注目度が高い
   - 従来データセンターでしか利用できなかったGrace Blackwellアーキテクチャをデスクトップに持ち込んだ革新的製品として評価
   - メモリ帯域幅が273GB/sと限定的であることが一部で指摘
   - 当初の予想価格より値上がりしたことについて言及する記事も`
}
レスポンス
Remembered: NVIDIA Project DIGITSの最新動向まとめ (2025年5月):

1. 名称変更: Project DIGITSは正式に「DGX Spark」に改称された。2025年3月にGTC 2025カンファレンスで正式発表。

2. 技術仕様:
   - GB10 Grace Blackwellスーパーチップ搭載（ArmベースのGrace CPU 20コア + Blackwell GPU）
   - FP4精度で最大1ペタフロップス（1000 TOPS）のAI性能
   - 128GB統合メモリ（LPDDR5X）と最大4TB NVMeストレージ
   - 単体で最大2000億パラメータのLLMを実行可能
   - 2台接続で最大4050億パラメータのモデルを実行可能
   - サイズは手のひらサイズで、標準コンセントから電源供給可能
   - Linuxベースの「NVIDIA DGX OS」を採用

3. 価格と発売時期:
   - NVIDIAブランド版: 3,999ドル（約64万円）、4TBストレージ搭載
   - OEMパートナー版: 2,999ドル（約48万円）から、ASUS製「Ascent GX10」は1TBストレージ搭載
   - 2025年5月出荷開始予定（当初の予定通り）
   - 現在グローバルで予約受付中、日本での予約・出荷は未定

4. 製造パートナー:
   - ASUS、Dell、HP、Lenovoなどが製造パートナーとして発表
   - 各社から独自ブランド製品がリリース予定

5. DGX Stationの発表:
   - Project DIGITSの上位モデルとして「DGX Station」も発表
   - GB300 Grace Blackwell Ultraスーパーチップ搭載
   - 最大784GBのメモリ空間、20ペタフロップスの演算性能
   - 2025年後半に発売予定

6. 用途:
   - AI研究者、データサイエンティスト、学生向けのパーソナルAIスーパーコンピューター
   - 大規模言語モデルのプロトタイピング、ファインチューニング、推論
   - 700億パラメータまでのモデルをファインチューニング可能
   - ローカルでの開発後、クラウドやデータセンターへシームレスに展開可能

7. 市場の反応:
   - AI開発者コミュニティからの注目度が高い
   - 従来データセンターでしか利用できなかったGrace Blackwellアーキテクチャをデスクトップに持ち込んだ革新的製品として評価
   - メモリ帯域幅が273GB/sと限定的であることが一部で指摘
   - 当初の予想価格より値上がりしたことについて言及する記事も
NVIDIAのProject DIGITS（現DGX Spark）について最新情報をまとめ、Qdrantに保存しました。CES 2025での初期発表から現在までの動向を網羅しています。
最も重要な更新情報としては、正式名称が「DGX Spark」となり、3月のGTC 2025カンファレンスで詳細が発表されたこと、グローバルでの予約が始まっていること、そして当初予告された5月の出荷開始は予定通り進行中であることが挙げられます。
価格については当初の3,000ドルから、NVIDIA直販版は3,999ドルに引き上げられましたが、OEMパートナー（ASUS、Dell、HP、Lenovoなど）からは2,999ドルからの製品が出る予定です。
また、Project DIGITSの上位モデルとして「DGX Station」も発表され、さらに高性能な製品として2025年後半に発売される予定です。
何か特定の情報についてさらに詳しく知りたい点はありますか？
Qdrantにデータを入れることができました。
 Qdrantから検索してみる一件しかPointがありませんが、検索も試してみます。
プロンプト
QdrantからProject DIGITSについて検索してください
結果
了解しました。Qdrantからプロジェクト「DIGITS」に関する情報を検索します。
qdrant-findリクエスト
{
  `query`: `Project DIGITS`
}
レスポンス
Results for the query 'Project DIGITS'
レスポンス
<entry><content>NVIDIA Project DIGITSの最新動向まとめ (2025年5月):

1. 名称変更: Project DIGITSは正式に「DGX Spark」に改称された。2025年3月にGTC 2025カンファレンスで正式発表。

2. 技術仕様:
   - GB10 Grace Blackwellスーパーチップ搭載（ArmベースのGrace CPU 20コア + Blackwell GPU）
   - FP4精度で最大1ペタフロップス（1000 TOPS）のAI性能
   - 128GB統合メモリ（LPDDR5X）と最大4TB NVMeストレージ
   - 単体で最大2000億パラメータのLLMを実行可能
   - 2台接続で最大4050億パラメータのモデルを実行可能
   - サイズは手のひらサイズで、標準コンセントから電源供給可能
   - Linuxベースの「NVIDIA DGX OS」を採用

3. 価格と発売時期:
   - NVIDIAブランド版: 3,999ドル（約64万円）、4TBストレージ搭載
   - OEMパートナー版: 2,999ドル（約48万円）から、ASUS製「Ascent GX10」は1TBストレージ搭載
   - 2025年5月出荷開始予定（当初の予定通り）
   - 現在グローバルで予約受付中、日本での予約・出荷は未定

4. 製造パートナー:
   - ASUS、Dell、HP、Lenovoなどが製造パートナーとして発表
   - 各社から独自ブランド製品がリリース予定

5. DGX Stationの発表:
   - Project DIGITSの上位モデルとして「DGX Station」も発表
   - GB300 Grace Blackwell Ultraスーパーチップ搭載
   - 最大784GBのメモリ空間、20ペタフロップスの演算性能
   - 2025年後半に発売予定

6. 用途:
   - AI研究者、データサイエンティスト、学生向けのパーソナルAIスーパーコンピューター
   - 大規模言語モデルのプロトタイピング、ファインチューニング、推論
   - 700億パラメータまでのモデルをファインチューニング可能
   - ローカルでの開発後、クラウドやデータセンターへシームレスに展開可能

7. 市場の反応:
   - AI開発者コミュニティからの注目度が高い
   - 従来データセンターでしか利用できなかったGrace Blackwellアーキテクチャをデスクトップに持ち込んだ革新的製品として評価
   - メモリ帯域幅が273GB/sと限定的であることが一部で指摘
   - 当初の予想価格より値上がりしたことについて言及する記事も</content><metadata>{"topic": "NVIDIA", "product": "Project DIGITS/DGX Spark", "date": "2025-05-10", "category": "AI Hardware"}</metadata></entry>
NVIDIAのProject DIGITSに関する最新情報が見つかりました。以下にその主要ポイントをまとめます：
名称変更: Project DIGITSは正式に「DGX Spark」に改称されました。これは2025年3月のGTC 2025カンファレンスで正式発表されました。
技術仕様:
GB10 Grace Blackwellスーパーチップ搭載（ArmベースのGrace CPU 20コア + Blackwell GPU）
FP4精度で最大1ペタフロップス（1000 TOPS）のAI性能
128GB統合メモリ（LPDDR5X）と最大4TB NVMeストレージ
単体で最大2000億パラメータのLLMを実行可能
2台接続で最大4050億パラメータのモデルを実行可能
手のひらサイズで、標準コンセントから電源供給可能
Linuxベースの「NVIDIA DGX OS」を採用
価格と発売時期:
NVIDIAブランド版: 3,999ドル（約64万円）、4TBストレージ搭載
OEMパートナー版: 2,999ドル（約48万円）から、ASUS製「Ascent GX10」は1TBストレージ搭載
2025年5月出荷開始予定
現在グローバルで予約受付中、日本での予約・出荷は未定
製造パートナー:
ASUS、Dell、HP、Lenovoなどが製造パートナーとして発表
各社から独自ブランド製品がリリース予定
上位モデルDGX Stationの発表:
GB300 Grace Blackwell Ultraスーパーチップ搭載
最大784GBのメモリ空間、20ペタフロップスの演算性能
2025年後半に発売予定
主な用途:
AI研究者、データサイエンティスト、学生向けのパーソナルAIスーパーコンピューター
大規模言語モデルのプロトタイピング、ファインチューニング、推論
700億パラメータまでのモデルをファインチューニング可能
市場の反応:
AI開発者コミュニティからの注目度が高い
メモリ帯域幅が273GB/sと限定的である点や、当初の予想より価格が上昇した点についての指摘も一部あり
この情報は2025年5月10日時点のものです。何か特定の側面についてさらに詳しく知りたい点はありますか？
検索できました。
 まとめQdrantのMCPサーバーを試してみました。
ベクトルデータベースにデータを入力と検索できるのは便利そうです。
QdrantにMCPでドキュメントを追加して検索してみる

Qdrant

Qdrantのデータ構造

mcp-server-qdrant

使ってみる

MCPサーバーを登録する

QdrantをDocker Composeで立ち上げる

QdrantにCollectionを作成する

Qdrantにデータを入れてみる

Qdrantから検索してみる

まとめ

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