Qdrant MCP Server 扩展工作流

工作流名称

主要功能和亮点

该工作流基于 n8n 平台，构建了一个功能丰富且高度可定制的 Qdrant MCP（Managed Collection Provider）服务器。它不仅支持基础的向 Qdrant 向量数据库中插入、搜索和比较客户评论，还集成了 Qdrant 的高级 API 功能，如分组搜索（Group Search）和推荐系统（Recommendation API）。此外，工作流通过调用 OpenAI 的文本嵌入 API，实现了对文本数据的向量化处理，提升了搜索和推荐的智能度。

解决的核心问题

传统 MCP 服务器功能有限，难以满足复杂的业务需求
如何高效管理和查询大规模客户评论向量数据
需要支持多公司、多维度的评论比对和个性化推荐
实现对 Qdrant 向量数据库的灵活扩展和自定义操作

应用场景

客户评论分析与管理，帮助企业洞察客户反馈
多公司产品评价对比，辅助市场竞争分析
个性化推荐系统，基于用户偏好推荐相关评论或产品
商业智能与数据驱动决策支持
任何需要基于向量搜索和推荐的文本数据管理场景

主要流程步骤

MCP 服务器触发器：监听和接收来自 MCP 客户端的请求
操作分支切换：根据请求的操作类型（插入、搜索、比较、推荐、列出公司）进行分支处理
文本嵌入生成：调用 OpenAI Embeddings API，将输入文本转换为向量表示
数据插入：将客户评论及其元数据插入 Qdrant 向量数据库
搜索与分组搜索：支持基于向量的相似度搜索，并通过 Group Search API 按公司分组返回结果
比较功能：比较不同公司评论的内容和表现
推荐功能：结合正面和负面偏好，通过 Qdrant Recommendation API 生成个性化推荐
结果聚合与简化：对查询结果进行整理和格式化，方便 MCP 客户端消费
辅助功能：支持创建集合和索引，确保数据库结构完整

涉及的系统或服务

Qdrant 向量数据库：存储和管理高维文本向量数据
OpenAI API：文本嵌入生成，用于向量化文本内容
n8n MCP Trigger：接收 MCP 客户端请求的触发器节点
HTTP 请求节点：调用 Qdrant 的高级 API（分组搜索、推荐、统计索引等）
自定义工具工作流节点：封装插入、搜索、比较、推荐等功能，实现模块化管理

适用人群或使用价值

数据工程师和自动化开发者：快速搭建和扩展基于 Qdrant 的向量搜索服务
产品经理和业务分析师：利用客户评论数据做深度分析和智能推荐
企业技术团队：构建灵活的客户反馈管理平台，支持多公司多维度数据运营
AI 和机器学习工程师：集成先进的文本向量技术与推荐算法，提升应用智能化水平
任何需要对大量文本数据进行高效相似度搜索和个性化推荐的组织或团队

该工作流通过灵活组合 n8n 节点和调用外部 API，实现了一个功能完备且可扩展的 Qdrant MCP 服务器示例。用户既可以基于此快速部署，也可根据自身需求定制扩展，满足各种复杂的文本向量管理和智能搜索推荐场景。