Toda la API de Qdrant como 56 herramientas MCP. Cada afirmación, probada contra un servidor real.

Mostrando 13 de 56

• qdrant_health_checkcoresolo lecturaidempotenteConfirm the configured Qdrant instance is reachable and responding.
• qdrant_collection_createcoreCreate a collection: either a single unnamed vector (`vector_size` + `distance`), or one or more named vectors (`vectors`, each a full `VectorParams` — size, distance, and optionally its own `multivector_config` for ColBERT-style multi-vectors or `quantization_config`) — exactly one of the two. `sparse_vectors` defines sparse (keyword-style) vectors at creation time. `quantization_config` (scalar/product/binary) and `strict_mode_config` apply to the whole collection.
• qdrant_collection_listcoresolo lecturaidempotenteList every collection name in the configured Qdrant instance.
• qdrant_collection_infocoresolo lecturaidempotenteReturn full config and status of one collection.
• qdrant_collection_updatecoreidempotenteUpdate optimizer/HNSW/collection/vector params on an existing collection.
• qdrant_collection_deletecoredestructivaidempotenteDelete a collection and all its points; a no-op if it doesn't exist.
• qdrant_collection_existscoresolo lecturaidempotenteCheck whether a collection exists, without raising if it doesn't.
• qdrant_points_upsertcoredestructivaidempotenteInsert or replace points (id + vector + payload) in a collection.
• qdrant_points_getcoresolo lecturaidempotenteRetrieve points by id; unknown ids are simply omitted, not an error.
• qdrant_points_deletecoredestructivaidempotenteDelete points by id list or by payload filter — exactly one of the two.
• qdrant_points_scrollcoresolo lecturaidempotentePage through all points in a collection, optionally filtered.
• qdrant_points_countcoresolo lecturaidempotenteCount points in a collection, optionally matching a filter.
• qdrant_querycoresolo lecturaidempotenteSearch a collection with Qdrant's unified Query API: vector similarity, hybrid fusion, multi-stage reranking, MMR diversity, payload-based score formulas, ordering by a payload field, or random sampling.
• qdrant_query_batchsearchsolo lecturaidempotenteRun multiple independent queries against one collection in a single round trip — each item takes every query mode and tuning parameter of `qdrant_query` (plain vector, fusion over prefetch, MMR, formula, order_by, sample, search_params, score_threshold, offset); `timeout_seconds` and `consistency` apply to the whole batch.
• qdrant_query_groupssearchsolo lecturaidempotenteVector query grouped by a payload field, up to `group_size` hits per group — e.g. the best-matching chunks per source document. Takes every query mode and tuning parameter of `qdrant_query` except `offset` (groups have no paging).
• qdrant_recommendsearchsolo lecturaidempotenteFind points similar to a set of positive examples and dissimilar to a set of negative ones (vectors or point ids) — Qdrant's recommendation API. Requires at least one of `positive`/`negative`; the server rejects an empty request with a clear error. Examples may be dense, multi- or sparse vectors, matching `using`.
• qdrant_recommend_batchsearchsolo lecturaidempotenteRun multiple independent recommend queries against one collection in a single round trip. Each item takes the tuning parameters of `qdrant_recommend`; `timeout_seconds` and `consistency` apply to the whole batch.
• qdrant_recommend_groupssearchsolo lecturaidempotenteRecommend query grouped by a payload field, up to `group_size` hits per group. Takes the tuning parameters of `qdrant_recommend` except `offset` (groups have no paging).
• qdrant_discoversearchsolo lecturaidempotenteRank points by how well they fit a target within positive/negative context pairs (vectors or point ids) — Qdrant's discovery search, a finer-grained alternative to recommend. The target and context may be dense, multi- or sparse vectors, matching `using`.
• qdrant_discover_batchsearchsolo lecturaidempotenteRun multiple independent discover queries against one collection in a single round trip. Each item takes the tuning parameters of `qdrant_discover`; `timeout_seconds` and `consistency` apply to the whole batch.
• qdrant_distance_matrix_pairssearchsolo lecturaidempotentePairwise distance matrix between a random sample of points: for each of `sample` points, its `limit` closest neighbors among that same sample — returned as a flat list of (a, b, score) pairs.
• qdrant_distance_matrix_offsetssearchsolo lecturaidempotenteSame distance matrix as `qdrant_distance_matrix_pairs`, in a column-oriented shape (offsets into a shared id list + a parallel score array) — more compact for large samples.
• qdrant_payload_setpayloadidempotenteMerge fields into the payload of selected points — exactly one of `ids`/`points_filter`. Existing keys not in `payload` are kept. `key` sets a nested sub-field (e.g. `"metadata.author"`) instead of merging at the payload root.
• qdrant_payload_overwritepayloaddestructivaidempotenteReplace the entire payload of selected points with `payload` — exactly one of `ids`/`points_filter`. Unlike `qdrant_payload_set`, existing keys not in `payload` are dropped.
• qdrant_payload_deletepayloaddestructivaidempotenteDelete specific payload keys from selected points — exactly one of `ids`/`points_filter`. Other keys are untouched.
• qdrant_payload_clearpayloaddestructivaidempotenteWipe the entire payload of selected points, keeping their vectors — exactly one of `ids`/`points_filter`.
• qdrant_payload_facetpayloadsolo lecturaidempotenteCount distinct values of a payload field across the collection (or a filtered subset) — e.g. how many points per `city`. `exact` trades speed for an exact count instead of an approximation.
• qdrant_payload_index_createpayloadidempotenteCreate a payload index on `field_name`, speeding up filters that use it. `field_schema` can be a simple type name ("keyword", "integer", "float", "geo", "text", "bool", "datetime", "uuid") or a detailed params object (e.g. a `text` index with a specific tokenizer, or a `keyword` index marked `is_tenant`).
• qdrant_payload_index_deletepayloaddestructivaidempotenteDelete the payload index on `field_name`.
• qdrant_collection_vector_createpayloadidempotenteAdd a new named vector (dense or sparse) to a collection that already has points, without touching them.
• qdrant_collection_vector_deletepayloaddestructivaidempotenteRemove a named vector (dense or sparse) from a collection — points keep their other vectors and payload. Same server-version requirement as `qdrant_collection_vector_create`.
• qdrant_points_batch_updatepayloaddestructivaRun multiple point operations (upsert, delete, set/overwrite/delete/clear payload, update/delete vectors) against one collection, in the order given, in a single request. Each item is one of Qdrant's own tagged operation shapes, keyed by operation name.
• qdrant_vectors_updatepayloaddestructivaidempotenteReplace the vector(s) of existing points by id — leaves their payload untouched. For a named-vector collection, `vector` is a dict keyed by vector name; for a single unnamed vector, pass a plain vector.
• qdrant_vectors_deletepayloaddestructivaidempotenteRemove specific named vectors from selected points, keeping their payload and other vectors — exactly one of `ids`/`points_filter`.
• qdrant_alias_listadminsolo lecturaidempotenteList every alias on the server with the collection it points to.
• qdrant_collection_aliasesadminsolo lecturaidempotenteList the aliases that point to one collection (an empty list if it has none). Fails with a clear error if the collection doesn't exist.
• qdrant_alias_updateadmindestructivaCreate, rename, re-point or delete aliases — the basis of a zero-downtime reindex: build the new collection, then switch the alias that clients use.
• qdrant_collection_cluster_infoadminsolo lecturaidempotenteShard layout of a collection: how many shards it has and, for each local shard, its point count and replica state. Works on a single-node deployment too (one peer, `remote_shards` empty); shard transfers and resharding only ever appear on a distributed deployment. Fails with a clear error if the collection doesn't exist.
• qdrant_collection_optimizationsadminsolo lecturaidempotenteProgress of the background optimizer for a collection — answers "has it finished indexing?" and "why isn't the collection green?".
• qdrant_collection_copyadmindestructivaidempotenteCopy points (all vectors — dense, sparse and multivector — and payload) from one collection to another of the same Qdrant instance, entirely server-side: the vectors never pass through the model.
• qdrant_payload_schema_inferadminsolo lecturaidempotenteProfile the payload keys that actually occur in a collection, so filters can be written against real keys instead of guessed ones.
• qdrant_snapshot_createsnapshotsCreate a snapshot of one collection's current state.
• qdrant_snapshot_listsnapshotssolo lecturaidempotenteList the snapshots stored for one collection.
• qdrant_snapshot_deletesnapshotsdestructivaidempotenteDelete a collection snapshot, freeing its disk space on the server — does not touch the live collection.
• qdrant_snapshot_recoversnapshotsdestructivaidempotenteOverwrite `collection_name` with the state captured in a snapshot — everything written since that snapshot is lost. Creates the collection if it doesn't exist.
• qdrant_snapshot_downloadsnapshotssolo lecturaidempotenteConfirm a collection snapshot exists and return where to fetch it from — this tool does not transfer the (potentially huge) snapshot file itself; download it yourself (e.g. `curl`) from the returned `url`.
• qdrant_storage_snapshot_createsnapshotsCreate a snapshot of the whole storage (every collection and server config), not just one collection.
• qdrant_storage_snapshot_listsnapshotssolo lecturaidempotenteList the full-storage snapshots stored on the server.
• qdrant_storage_snapshot_deletesnapshotsdestructivaidempotenteDelete a full-storage snapshot, freeing its disk space.
• qdrant_storage_snapshot_downloadsnapshotssolo lecturaidempotenteConfirm a full-storage snapshot exists and return where to fetch it from — same caveat as `qdrant_snapshot_download`: this tool does not transfer the file itself.
• qdrant_telemetryobservabilitysolo lecturaidempotenteServer-wide telemetry: build info, per-collection stats, request counters, memory and hardware usage. Not tied to any one collection.
• qdrant_metrics_prometheusobservabilitysolo lecturaidempotenteReturn the URL where Qdrant serves Prometheus-format metrics — this tool does not fetch the metrics themselves (they're plain text, not JSON); point your Prometheus scraper at the returned `url` instead.
• qdrant_quotas_getobservabilitysolo lecturaidempotenteCurrent server-wide resource quotas (memory/disk limits) and actual usage.
• qdrant_quotas_setobservabilityidempotenteUpdate server-wide resource quotas. Only the fields you pass are changed; omitted ones keep their current value.
• qdrant_issues_listobservabilitysolo lecturaidempotenteList the issues Qdrant has detected about its own configuration (e.g. a heavily-filtered field with no payload index). **API Beta** in Qdrant itself — the exact shape can change without notice, so this is returned as-is rather than forced into a fixed schema.
• qdrant_issues_clearobservabilitydestructivaidempotenteClear all accumulated issues.

core ● activo por defecto

CRUD de colecciones y puntos, qdrant_query y una comprobación de salud. Un servidor completo por sí solo.

search

Consultas por lotes y agrupadas, recommend, discover, matrices de distancia.

payload

Edición e indexado de payload, vectores con nombre, operaciones por lotes ordenadas.

snapshots

Copia y restauración, por colección y de todo el almacenamiento.

admin

Aliases, disposición de shards, progreso del optimizador, copia de colecciones, perfilado de payload.

observability

Telemetría, métricas, cuotas, incidencias autodiagnosticadas.

1. 01 / 09

   Una búsqueda híbrida que no podía ejecutarse

   Qué se afirmó

   La búsqueda híbrida sobre vectores densos y dispersos funciona: la propia descripción de la herramienta de consulta traía un ejemplo.

   Qué se ejecutó

   Ejecutar ese ejemplo contra un Qdrant real y luego intentar escribir un punto con un vector disperso a través de la herramienta de upsert.

   Qué ocurre de verdad

   El ejemplo falló ("Conversion between sparse and regular vectors failed"), y la herramienta de upsert rechazaba cualquier vector que no fuera una lista simple de números. La funcionalidad estrella no podía funcionar y ningún test de integración cubría los vectores dispersos.

   Qué cambió

   Un único tipo de vector compartido para escribir y consultar, upserts condicionales (solo insertar, solo actualizar) y tests de integración para puntos con nombre, dispersos y multivector.

   Corregido env2.1.0#32

   Fijado portest_hybrid_rrf_over_dense_and_sparse_prefetch

2. 02 / 09

   El lote de alias que no era atómico

   Qué se afirmó

   Las operaciones de alias enviadas en una llamada se aplican de forma atómica (el primer borrador de la descripción de la herramienta).

   Qué se ejecutó

   Una petición con un "crear alias" válido seguido de otro sobre una colección que no existe, y luego listar los alias.

   Qué ocurre de verdad

   La petición falla, pero el primer alias sigue ahí. Un lote no se revierte.

   Qué cambió

   La descripción lo dice y recomienda una sola operación para reapuntar un alias, que es todo o nada por definición. Un test de integración falla si Qdrant cambia esto alguna vez.

   Corregido env2.2.0#33

   Fijado portest_alias_batch_is_not_rolled_back_when_a_later_operation_fails

3. 03 / 09

   Una diversidad que no hacía nada

   Qué se afirmó

   MMR reordena los resultados para dar diversidad.

   Qué se ejecutó

   Consultar con MMR, sin límite de candidatos y con límite 2, y compararlo con la consulta normal.

   Qué ocurre de verdad

   Resultados idénticos. El conjunto de candidatos por defecto es el límite, así que MMR no tiene entre qué elegir. Y el offset se aplica dentro de esos resultados: offset 1 con límite 2 devuelve un punto.

   Qué cambió

   Ambos hechos están en la descripción de la herramienta y fijados por un test.

   Corregido env2.4.0#35

   Fijado portest_mmr_needs_candidates_beyond_limit_and_offset_pages_inside_the_limit

4. 04 / 09

   Definiciones de herramientas que se comían el contexto

   Qué se afirmó

   Un conjunto compacto de definiciones de herramientas.

   Qué se ejecutó

   Medir los schemas de entrada que un cliente carga en el contexto del modelo.

   Qué ocurre de verdad

   571 KB para el catálogo completo y 150 KB para el toolset por defecto: cada herramienta llevaba su propia copia del schema de filtros de Qdrant, de 16 KB.

   Qué cambió

   Los schemas anunciados se compactaron en torno a dos tercios sin cambiar lo que se acepta, y un test impone ahora un presupuesto de tamaño para que el peso no vuelva a crecer sin que nadie lo note.

   Corregido env2.5.0#36

   Fijado portest_the_default_toolset_stays_within_its_schema_budget

5. 05 / 09descubierto por una revisión independiente

   Un schema compacto que rechazaba llamadas legales

   Qué se afirmó

   El schema compacto de filtros acepta exactamente lo que acepta el modelo de filtros de Qdrant.

   Qué se ejecutó

   Validar el schema anunciado y el modelo real con las mismas entradas válidas e inválidas.

   Qué ocurre de verdad

   El primer borrador rechazaba una condición única legal donde se esperaba una lista. Tras añadir tests de paridad, una revisión independiente encontró que también rechazaba nulls explícitos y una opción "global" legal. Un cliente que validara los argumentos contra el schema habría rechazado llamadas legales.

   Qué cambió

   Ambos corregidos. Los tests de paridad ejecutan ahora el schema y el modelo con las mismas muestras, y otro test falla si el cliente instalado gana una condición que la gramática escrita a mano no menciona.

   Corregido env2.5.0v2.6.0#36#37

   Fijado portest_filter_schema_accepts_what_qdrants_filter_accepts

6. 06 / 09descubierto por una revisión independiente

   El filtro que lo borraba todo

   Qué se afirmó

   Un borrado necesita exactamente un selector, ids o un filtro, así que no puede ser ambiguo.

   Qué se ejecutó

   Borrar con los filtros {}, {"must": []} y {"should": []} en una colección pequeña.

   Qué ocurre de verdad

   Cada uno borró todos los puntos. Un filtro vacío coincide con todo y nada en la herramienta lo impedía. Un modelo que construya su lista de condiciones dinámicamente y acabe con una vacía borraría los datos.

   Qué cambió

   Un filtro sin condiciones se rechaza en las herramientas de borrado, payload y vectores y dentro de los lotes, y un lote con una operación rechazada no envía nada.

   Corregido env2.6.0#37

   Fijado portest_an_empty_filter_no_longer_wipes_the_collection

7. 07 / 09descubierto por una revisión independiente

   Atómico desde la tercera fase, y nunca fue cierto

   Qué se afirmó

   La herramienta de actualización por lotes ejecuta sus operaciones de forma atómica (en su descripción desde la tercera fase).

   Qué se ejecutó

   Un upsert válido seguido de otro con un tamaño de vector incorrecto, y luego contar los puntos.

   Qué ocurre de verdad

   El primero queda aplicado. Nunca fue atómico. Es el mismo error que la entrada de los alias: una propiedad de Qdrant afirmada sin ejecutarla.

   Qué cambió

   La descripción, el título de la herramienta, el README y esta página ya no lo dicen, y un test fija el comportamiento real.

   Corregido env2.6.0#37

   Fijado portest_a_batch_is_not_all_or_nothing_as_the_tool_now_says

8. 08 / 09descubierto por una revisión independiente

   Un filtro que callaba y no filtraba

   Qué se afirmó

   Una etapa de prefetch acepta un filtro.

   Qué se ejecutó

   Darle a una etapa la clave propia de Qdrant, "filter", en lugar de "query_filter" de la herramienta.

   Qué ocurre de verdad

   Ningún error, y los resultados no estaban filtrados: las claves desconocidas se ignoraban en silencio. Una opción de MMR mal escrita se ejecutaba con sus valores por defecto de la misma forma, y una errata en la clave del payload de un punto descartaba el payload.

   Qué cambió

   Las entradas anidadas rechazan ahora las claves desconocidas con un error claro.

   Corregido env2.6.0#37

   Fijado portest_an_unknown_key_in_a_nested_input_is_an_error_not_a_silent_no_op

9. 09 / 09descubierto por una revisión independiente

   Claves que no se podían pegar en un filtro

   Qué se afirmó

   El perfilado de payload informa de las claves escritas como esperan los filtros de Qdrant.

   Qué se ejecutó

   Perfilar una colección con una clave que contiene un espacio y usar la clave impresa en un filtro.

   Qué ocurre de verdad

   Qdrant responde 400: una clave así necesita comillas dobles. Una clave literal "k[]" se leía como una ruta de array, y un índice creado sobre una clave entre comillas no coincidía nunca con su entrada en el perfil.

   Qué cambió

   Las claves se entrecomillan donde la sintaxis lo exige, que es también la forma en que Qdrant informa de los índices, así que las claves ahora coinciden con su índice.

   Corregido env2.6.0#37

   Fijado portest_schema_infer_emits_keys_that_work_as_filter_keys_and_index_keys