MCP HubMCP Hub
SKILL·6D35EB

qdrant-migration-tool

qdrant
Обновлено 1 month ago
3 просмотров
255
30
255
Посмотреть на GitHub
Метаaidesigndata

О программе

Этот навык предоставляет руководство по использованию CLI инструмента миграции Qdrant для переноса векторов, метаданных и разреженных эмбеддингов из различных баз данных в Qdrant. Он помогает в типичных сценариях миграции, таких как обработка прерываний, оптимизация скорости и проверка данных. Инструмент работает как Docker-контейнер, который передаёт данные пакетами и поддерживает автоматическое возобновление.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add qdrant/skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/qdrant/skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/qdrant/skills.git ~/.claude/skills/qdrant-migration-tool

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Qdrant Migration Tool

The tool is a Docker container (registry.cloud.qdrant.io/library/qdrant-migration), not a library you import. It streams data in batches through the machine it runs on rather than connecting source and target directly, and it resumes by default rather than restarting from scratch. Migrate to Qdrant

Picking the Right Subcommand

Use when: starting a new migration and choosing the source-specific CLI subcommand.

  • Match the source to its subcommand: pinecone, weaviate, milvus, elasticsearch, opensearch, pg (pgvector), s3 (S3 Vectors), azure (Azure AI Search), chroma, redis, mongodb, faiss, solr, or qdrant. Migrate to Qdrant
  • Weaviate, Redis, MongoDB, and Apache Solr do not auto-create the target collection; create it in Qdrant first with matching vector size and distance metric before running the migration. All other sources auto-create it.
  • Each source has its own credential and mapping guide; read it before running the migration, since concept mapping (namespaces, indexes, metadata fields) is source-specific. Pinecone Weaviate Milvus Elasticsearch OpenSearch Azure AI search pgvector S3 Vectors Chroma Redis MongoDB FAISS Apache Solr Qdrant-to-Qdrant
  • Source not listed? Point to the GitHub issue tracker rather than improvising a custom pipeline. Open an issue

Running Against Local Instances

Use when: either the source or target database runs on the same machine as the migration container.

  • Add --net=host to the docker run command; without it, the container cannot resolve localhost on the host machine. Migrate to Qdrant
  • Run the container on a machine with low latency to both databases. Direct source-target connectivity is not required since the tool streams through wherever it runs, but round trips from the migration host to each database still add up.

Migration Was Interrupted

Use when: a migration stopped partway through and needs to continue, or needs to be re-run from zero.

  • Re-run the exact same command. Progress is tracked in the _migration_offsets collection in Qdrant, so it resumes automatically rather than re-copying already-migrated points.
  • Pass --migration.restart to discard saved progress and start over, e.g. after fixing a bad source-side filter or changing collection schema mid-migration.
  • Custom offsets-collection name only matters if you're running multiple concurrent migrations into the same Qdrant instance; otherwise leave --migration.offsets-collection at its default to avoid tracking state you'll forget to look for later.

Migration Is Too Slow

Use when: throughput is too low for the size of the source dataset.

  • Raise --migration.batch-size from the default of 50 to 256 or 512 for large migrations; small batches under-use each upsert round trip.
  • --migration.num-workers only exists for the pg and qdrant subcommands; other sources have no parallel-worker flag, so throughput there is bounded by batch size and network proximity alone.
  • --migration.batch-delay defaults to 0; only raise it deliberately to throttle load on a source database that can't absorb full-speed reads, not as a default tuning knob.
  • Run the container close to both databases rather than over a slow network path, since the tool has no way to compensate for source/target latency.

After Migration

Use when: the migration command finished and data needs to be trusted before cutting over traffic.

  • Run through the verification framework rather than spot-checking a few points: it covers pre-migration baselines, data integrity checks, and search-quality validation, not just point counts. Migration Verification Guide
  • If Postgres/pgvector stays live alongside Qdrant post-migration, set up an ongoing sync strategy (event-driven, batch, or dual-write) instead of treating the migration as a one-time cutover. Keeping Postgres in Sync

What NOT to Do

  • Assume Weaviate, Redis, MongoDB, or Solr auto-create the target collection; these sources don't expose vector dimensions or distance metric to the tool, so the collection must be created manually first with settings that exactly match the source. Migrate to Qdrant
  • Point the faiss subcommand at a quantized FAISS index; only IndexFlatL2, IndexFlatIP, IndexHNSWFlat, and IndexIVFFlat are supported, since quantized indexes don't retain the original vectors. FAISS
  • Assume every Pinecone index can be migrated; only serverless indexes support the list operation the tool needs to enumerate vectors.Pinecone
  • Run a qdrant-to-qdrant migration into an existing target collection without checking its vector size first; source and target dimensions must match exactly, only replication and shard settings are allowed to differ.
  • Connect over TLS to a source or target signed by a private or self-signed CA without mounting it via SSL_CERT_FILE; the migration fails on certificate verification instead of degrading gracefully, and --skip-tls-verification should be a deliberate override, not a default fix.
  • Pass --migration.restart out of caution on a healthy resume; it discards saved progress and re-streams data that already migrated.
  • Treat a completed migration run as verified without running data integrity and search quality checks.

GitHub репозиторий

qdrant/skills
Путь: skills/qdrant-migration-tool
0
agent-skillsai-agentsclaude-codecodexcursorembeddings
FAQ

Часто задаваемые вопросы

Что такое Skill qdrant-migration-tool?

qdrant-migration-tool — это Claude Skill от qdrant. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с qdrant-migration-tool, без дополнительных запросов.

Как установить qdrant-migration-tool?

Используйте команды установки на этой странице: добавьте qdrant-migration-tool в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.

К какой категории относится qdrant-migration-tool?

qdrant-migration-tool относится к категории Мета.

Можно ли использовать qdrant-migration-tool бесплатно?

Да. qdrant-migration-tool размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.

Похожие навыки

content-collections
Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык
polymarket
Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык
creating-opencode-plugins
Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык
sglang
Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык