Integración del Servidor Chroma MCP

Integra el Servidor Chroma MCP en FlowHunt para desbloquear potentes funciones de base de datos vectorial accesibles por IA para búsqueda avanzada, recuperación y flujos de conocimiento.

Integración del Servidor Chroma MCP

¿Qué hace el servidor “Chroma” MCP?

El Servidor Chroma MCP es una implementación del Model Context Protocol (MCP) que dota a los asistentes de IA de potentes capacidades de bases de datos a través de la base de datos vectorial Chroma. Permite una integración fluida con fuentes de datos externas, permitiendo que los modelos de IA creen, gestionen y consulten colecciones de documentos. Con funciones como búsqueda semántica y de texto completo, filtrado por metadatos y opciones de almacenamiento flexible (efímero, persistente, HTTP y en la nube), el servidor permite a los desarrolladores mejorar su flujo de trabajo proporcionando a los LLMs herramientas eficientes de recuperación y gestión de datos. Esto capacita a las aplicaciones de IA para realizar operaciones avanzadas de datos como gestión de colecciones y consultas de documentos, apoyando tareas como recuperación de información, gestión del conocimiento y más dentro de los flujos de desarrollo.

Lista de prompts

No se mencionan plantillas de prompts en el repositorio.

Lista de recursos

No se detallan recursos explícitos en la documentación del repositorio.

Lista de herramientas

  • chroma_list_collections – Lista todas las colecciones con soporte de paginación.
  • chroma_create_collection – Crea una nueva colección con configuración HNSW opcional.
  • chroma_peek_collection – Visualiza una muestra de documentos en una colección.
  • chroma_get_collection_info – Obtén información detallada sobre una colección.
  • chroma_get_collection_count – Obtén el número de documentos en una colección.
  • chroma_modify_collection – Actualiza el nombre o los metadatos de una colección.
  • chroma_delete_collection – Elimina una colección.
  • chroma_add_documents – Añade documentos con metadatos opcionales e IDs personalizadas.
  • chroma_query_documents – Consulta documentos usando búsqueda semántica con filtrado avanzado.

Casos de uso de este servidor MCP

  • Gestión de bases de datos
    Crea, modifica y elimina colecciones fácilmente para organizar datos de proyectos o aplicaciones orientadas a IA.
  • Búsqueda semántica y de texto completo
    Realiza recuperación avanzada de documentos utilizando consultas semánticas y basadas en texto, ideal para aplicaciones que requieren recuperación de conocimiento contextual.
  • Filtrado por metadatos
    Recupera y filtra documentos utilizando campos de metadatos personalizados, apoyando flujos de trabajo y categorización de datos a medida.
  • Ingesta y recuperación de documentos
    Añade y recupera documentos de manera eficiente (con metadatos e IDs), facilitando la construcción de bases de conocimiento y conjuntos de entrenamiento para IA.
  • Análisis de colecciones
    Accede a estadísticas de colecciones y recuentos de documentos para monitorear y optimizar estrategias de almacenamiento y recuperación de datos.

Cómo configurarlo

Windsurf

  1. Asegúrate de tener instalados Node.js y npm.
  2. Abre la configuración o el directorio de ajustes de tu proyecto Windsurf.
  3. Edita el archivo de configuración para agregar el Servidor Chroma MCP.
  4. Inserta el siguiente fragmento JSON bajo mcpServers:
    {
      "chroma-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@chroma-core/chroma-mcp@latest"]
      }
    }
    
  5. Guarda el archivo y reinicia Windsurf.
  6. Verifica que el servidor esté en funcionamiento revisando los logs o el panel del servidor MCP.

Protección de claves API

Utiliza variables de entorno para claves sensibles:

{
  "chroma-mcp": {
    "env": {
      "CHROMA_API_KEY": "${CHROMA_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${CHROMA_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

  1. Instala Node.js si aún no está presente.
  2. Abre el archivo de configuración de Claude.
  3. Añade esto bajo mcpServers:
    {
      "chroma-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@chroma-core/chroma-mcp@latest"]
      }
    }
    
  4. Guarda y reinicia Claude.
  5. Revisa los logs del sistema para confirmar el registro exitoso del servidor.

Protección de claves API

{
  "chroma-mcp": {
    "env": {
      "CHROMA_API_KEY": "${CHROMA_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${CHROMA_API_KEY}"
    }
  }
}

Cursor

  1. Prerrequisito: Node.js instalado.
  2. Abre el archivo de configuración/ajustes de Cursor.
  3. Inserta la configuración del Servidor Chroma MCP:
    {
      "chroma-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@chroma-core/chroma-mcp@latest"]
      }
    }
    
  4. Guarda y reinicia Cursor.
  5. Valida la conexión desde el panel de extensiones de Cursor.

Protección de claves API

{
  "chroma-mcp": {
    "env": {
      "CHROMA_API_KEY": "${CHROMA_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${CHROMA_API_KEY}"
    }
  }
}

Cline

  1. Asegúrate de que Node.js esté instalado.
  2. Accede al archivo de configuración de Cline.
  3. Añade el Servidor Chroma MCP:
    {
      "chroma-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@chroma-core/chroma-mcp@latest"]
      }
    }
    
  4. Guarda los cambios y reinicia la aplicación.
  5. Confirma que el servidor MCP aparezca en la interfaz de Cline.

Protección de claves API

{
  "chroma-mcp": {
    "env": {
      "CHROMA_API_KEY": "${CHROMA_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${CHROMA_API_KEY}"
    }
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Flujo MCP de FlowHunt

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "chroma-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como una herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “chroma-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.


Resumen

SecciónDisponibilidadDetalles/Notas
Resumen
Lista de promptsNo se encontraron plantillas de prompts.
Lista de recursosNo se documentaron recursos explícitos.
Lista de herramientas9 herramientas para gestión de colecciones y documentos.
Protección de claves APIEjemplo JSON para env/inputs en la sección de configuración.
Soporte de muestreo (menos relevante)No mencionado.

Calificaría este servidor MCP con un 6/10. Es robusto en herramientas de base de datos y configuración, pero carece de documentación clara sobre prompts, recursos y funciones avanzadas de MCP como raíces y muestreo.


Puntuación MCP

Tiene LICENSE✅ (Apache-2.0)
Tiene al menos una herramienta
Número de Forks35
Número de Stars197

Preguntas frecuentes

¿Qué es el Servidor Chroma MCP?

El Servidor Chroma MCP es una implementación del Model Context Protocol (MCP) que integra la base de datos vectorial Chroma con asistentes de IA, habilitando gestión avanzada de colecciones y documentos, búsqueda semántica y de texto completo, y filtrado por metadatos para flujos de trabajo impulsados por IA.

¿Qué funciones habilita el Servidor Chroma MCP en FlowHunt?

Permite que tus agentes de IA creen, gestionen y consulten colecciones de documentos, realicen búsquedas semánticas y basadas en metadatos, y obtengan análisis como estadísticas de colecciones y recuento de documentos, todo dentro de tus flujos de FlowHunt.

¿Cómo agrego el Servidor Chroma MCP a mi flujo de FlowHunt?

Añade el componente MCP a tu flujo y configúralo con los detalles de tu servidor Chroma MCP en la sección de configuración MCP del sistema. Usa el formato JSON provisto en la documentación para una integración sencilla.

¿Es seguro usar claves API con el Servidor Chroma MCP?

Sí. La configuración recomendada utiliza variables de entorno para almacenar y referenciar de manera segura las claves API, previniendo exposiciones accidentales.

¿Cuáles son los casos de uso comunes para esta integración?

Los casos de uso típicos incluyen la construcción de bases de conocimiento, recuperación de información potenciada por IA, búsqueda semántica de documentos, filtrado por metadatos, análisis de colecciones y una eficiente ingesta de datos para entrenamiento de IA o flujos contextuales.

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