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。
お手軽に済ませたい。
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。
よい。
“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”
[
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
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…。
"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。"
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
“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。”
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！
“Claude Desktopで設定する場合は、claude_desktop_config.jsonファイルを編集します。”
Claude Desktopとmcp-server-qdrantで超お手軽ナレッジベースの構築
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。
お手軽に済ませたい。
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。
よい。
“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”
[
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
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…。
"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。"
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
“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。”
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！
“Claude Desktopで設定する場合は、claude_desktop_config.jsonファイルを編集します。”