QdrantSkillsMCP
A.NET 10 MCP服务器，用于使用Qdrant进行基于矢量的技能存储和检索。使AI代理（Claude Code、Copilot、Codex等）能够通过MCP工具进行语义搜索、加载和管理技能。
先决条件
- .NET 10 SDK （必填）
- Qdrant实例——通过Docker/Aspire本地，或托管服务，如 Qdrant云
开始使用
无需安装 — dnx 直接从NuGet运行该工具，始终使用最新版本：
# Initialize config (creates ~/.qdrant-skills/config.json with local defaults)
dnx QdrantSkillsMCP -- --config init
# Auto-configure your AI agent (Claude, Copilot, Codex, etc.)
dnx QdrantSkillsMCP -- --setup
# Verify your Qdrant connection
dnx QdrantSkillsMCP -- --config validate是什么dnx? 是的。NET 10的等价物npx--运行NuGet工具而不安装它们。始终自动获取最新版本。
替代方案：全局安装
如果您更喜欢永久安装（否 dnx 需要前缀）：
dotnet tool install -g QdrantSkillsMCP
qdrant-skills-mcp --config init
qdrant-skills-mcp --setup稍后更新： dotnet tool update -g QdrantSkillsMCP
配置
# Show all config with source annotations ([default], [user], [project], [env])
dnx QdrantSkillsMCP -- --config show
# Connect to a remote Qdrant instance
dnx QdrantSkillsMCP -- --config set QdrantHost=my-qdrant.example.com
dnx QdrantSkillsMCP -- --config set QdrantGrpcPort=6334
dnx QdrantSkillsMCP -- --config set UseTls=true
dnx QdrantSkillsMCP -- --config set QdrantApiKey=your-api-key
# Named profiles for switching between environments
dnx QdrantSkillsMCP -- --config use cloud
# Validate connection works
dnx QdrantSkillsMCP -- --config validate
# Generate env var template for your shell (auto-detects bash/PowerShell/cmd)
dnx QdrantSkillsMCP -- --config env
# Interactive config wizard
dnx QdrantSkillsMCP -- --config配置文件：
- 用户级别：
~/.qdrant-skills/config.json（API密钥、个人设置） - 项目级别：
./qdrant-skills.json（共享团队设置） - 优先： 环境变量>项目>用户>默认值
命令行用法
# Search skills by meaning
dnx QdrantSkillsMCP -- --console search "authentication patterns"
# List all skills
dnx QdrantSkillsMCP -- --console list
# JSON output for scripting
dnx QdrantSkillsMCP -- --console --json search "error handling"
# Interactive REPL with tab completion and history
dnx QdrantSkillsMCP -- --console
# Show help
dnx QdrantSkillsMCP -- --console helpMCP服务器模式
默认情况下（无标志），QdrantSkillsMCP作为MCP服务器在stdio上运行。这就是AI代理与它连接的方式 --setup 向导会自动为您的代理配置此功能。
可用的MCP工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
search-skills | 具有可配置温度和最大结果的语义向量搜索 |
load-skill | 按名称获取特定技能 |
add-skill | 将YAML frontmatter技能坚持到Qdrant |
update-skill | 更新现有技能内容并重新嵌入 |
delete-skill | 永久删除技能 |
archive-skill | 软隐藏技能而不删除 |
list-skills | 列出所有技能（支持 --names 和 --summaries 模式） |
reset-session | 对加载的技能进行清晰的会话跟踪 |
get-skill-guide | 返回捆绑的指导，教代理如何使用QdrantSkillsMCP |
ONNX模型包
对于没有API密钥的本地嵌入，有三个预构建的模型包可用：
| 包装 | 型号 | 尺寸 | 质量 | 尺寸 |
|---|---|---|---|---|
QdrantSkillsMCP.Models.MiniLM | 全MiniLM-L6-v2 | 约23 MB | 最快 | 384 |
QdrantSkillsMCP.Models.BgeSmall | BGE-small-en-v1.5 | ~34 MB | 最佳值 | 384 |
QdrantSkillsMCP.Models.BgeBase | BGE-base-en-v1.5 | ~105 MB | 最高质量 | 768 |
没有配套包裹，工具自动下载 all-MiniLM-L6-v2 首次使用时从HuggingFace下载（约23 MB，需要互联网）。这无需设置即可工作。要预安装模型，请将其添加到NuGet全局缓存中（无需项目即可工作）：
# Create a temp project, restore, then discard — populates the NuGet cache
dotnet new console -o /tmp/model-install --no-restore
dotnet add /tmp/model-install package QdrantSkillsMCP.Models.BgeSmall
dotnet restore /tmp/model-install该工具自动检测模型 ~/.nuget/packages/qdrantskillsmcp.models.bgesmall/ 在启动时。
然后选择它：
dnx QdrantSkillsMCP -- --config set OnnxModelName=bge-small-en-v1.5嵌入提供商
通过配置 dnx QdrantSkillsMCP -- --config set EmbeddingProvider= :
| 提供者 | 型号 | 备注 |
|---|---|---|
| 本地ONNX （默认） | all-MiniLM-L6-v2 | 本地运行，不需要API密钥，384个维度 |
| 开放人工智能 | text-embedding-3小/大 | 需要 OpenAiApiKey 或 OPENAI_API_KEY 有人是。 |
| 奥拉玛 | 任何Olama嵌入模型 | 设置 EmbeddingUrl （默认值：http://localhost:11434) |
| AzureOpenAI | Azure托管嵌入 | 需要端点、密钥和部署名称 |
发展
要求。NET 10 SDK和Docker（通过Aspire为Qdrant）。
# Run with Aspire (starts Qdrant automatically)
dotnet run --project src/QdrantSkillsMCP.AppHost
# Run unit tests
dotnet test tests/QdrantSkillsMCP.UnitTests
# Run all tests (requires Qdrant running)
dotnet test许可证
麻省理工学院