Chroma MCPサーバーの統合

「Chroma」MCPサーバーは何をするのか？

Chroma MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP) の実装であり、Chromaベクターデータベースを通じてAIアシスタントに堅牢なデータベース機能を提供します。外部データソースとのシームレスな統合が可能となり、AIモデルがドキュメントコレクションの作成・管理・検索を行えます。全文検索やセマンティック検索、メタデータフィルタリング、柔軟なストレージ（エフェメラル、永続、HTTP、クラウド）など多彩な機能を備え、開発者はLLMに効率的なデータ取得・管理ツールを与えることで、情報検索やナレッジマネジメント等の高度なデータ操作をサポートできます。

プロンプト一覧

リポジトリにはプロンプトテンプレートの記載はありません。

リソース一覧

リポジトリドキュメントに明示的なリソース記載はありません。

ツール一覧

• chroma_list_collections – ページネーション対応で全コレクションを一覧表示
• chroma_create_collection – HNSW設定も可能な新規コレクション作成
• chroma_peek_collection – コレクション内のサンプルドキュメントを確認
• chroma_get_collection_info – コレクションの詳細情報取得
• chroma_get_collection_count – コレクション内ドキュメント数を取得
• chroma_modify_collection – コレクション名やメタデータの更新
• chroma_delete_collection – コレクションの削除
• chroma_add_documents – メタデータやカスタムID付きでドキュメント追加
• chroma_query_documents – 高度なフィルタリングを伴うセマンティック検索でドキュメントを検索

このMCPサーバーのユースケース

• データベース管理
  プロジェクトやアプリケーションデータをAI駆動アプリ向けにコレクション作成・変更・削除で簡単に整理
• セマンティック＆全文検索
  文脈認識型の知識検索に最適なセマンティック・テキストクエリによる先進的ドキュメント検索
• メタデータフィルタリング
  カスタムメタデータでドキュメントを検索・フィルタし、独自ワークフローや分類をサポート
• ドキュメント取り込み＆取得
  メタデータ・ID付きで効率よくドキュメントを追加・取得し、ナレッジベース構築やAIトレーニングセットに活用
• コレクション分析
  コレクション統計やドキュメント数を取得し、データ管理・検索戦略の最適化に役立てる

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsとnpmがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfプロジェクトの設定または設定ディレクトリを開きます。
3. 設定ファイルを編集し、Chroma MCPサーバーを追加します。
4. mcpServersの下に次のJSONスニペットを挿入します:

   {
     "chroma-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@chroma-core/chroma-mcp@latest"]
     }
   }
   

5. ファイルを保存し、Windsurfを再起動します。
6. MCPサーバーログやダッシュボードでサーバーが稼働しているか確認します。

APIキーの安全な管理

機密キーには環境変数を利用してください:

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

Claude

1. Node.jsが未インストールの場合は導入します。
2. Claudeの設定ファイルを開きます。
3. mcpServersの下に次を追加します:

   {
     "chroma-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@chroma-core/chroma-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. 保存してClaudeを再起動します。
5. システムログでサーバー登録が完了しているか確認します。

APIキーの安全な管理

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

Cursor

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Cursorの設定ファイルまたは設定画面を開きます。
3. Chroma MCPサーバー設定を挿入します:

   {
     "chroma-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@chroma-core/chroma-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. 保存してCursorを再起動します。
5. Cursor拡張パネルで接続が有効か確認します。

APIキーの安全な管理

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

Cline

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Clineの設定ファイルにアクセスします。
3. Chroma MCPサーバーを追加します:

   {
     "chroma-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@chroma-core/chroma-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. 変更を保存しアプリケーションを再起動します。
5. ClineのインターフェイスでMCPサーバーが一覧に表示されているか確認します。

APIキーの安全な管理

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

FlowHuntフロー内でのMCP利用方法

FlowHuntでのMCPの利用

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックし、設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションにて、次のJSON形式でMCPサーバー情報を入力してください。

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

設定後、AIエージェントはこのMCPのすべての機能と能力をツールとして利用可能となります。“chroma-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLは自分のMCPサーバーURLに書き換えてください。

概要

このMCPサーバーの評価は6/10です。データベースツールやセットアップは堅牢ですが、プロンプトやリソース、rootsやサンプリング等の高度なMCP機能のドキュメントが不足しています。

MCPスコア