Chroma MCP용 AI 에이전트
Chroma MCP—오픈소스 임베딩 데이터베이스—를 AI 워크플로우에 손쉽게 통합하세요. LLM 앱이 초고속으로 메모리를 저장, 검색, 관리할 수 있습니다. 문서 수집 자동화, 시맨틱 검색, 컬렉션 관리, 메타데이터 필터링으로 지식 중심의 컨텍스트 기반 AI 솔루션을 강화하세요.
쉬운 벡터 데이터베이스 통합
LLM 애플리케이션을 Chroma MCP에 빠르게 연결하여 고급 메모리 및 컨텍스트 검색을 구현하세요. 일시적, 영구적, 클라우드, 온프레미스 클라이언트까지 유연하게 관리하며 확장할 수 있습니다. 벡터 검색과 전체 텍스트 검색으로 데이터 컬렉션을 추가, 쿼리, 조직화하세요.
- 유연한 저장 모드:
- 메모리 내, 파일 기반, 클라우드, 온프레미스 클라이언트 중에서 선택하여 맞춤형 확장성과 성능을 제공합니다.
- 컬렉션 관리:
- 페이지네이션, 메타데이터, 고급 설정을 지원하며 컬렉션을 생성, 수정, 삭제할 수 있습니다.
- 최적화된 벡터 검색:
- HNSW와 전체 텍스트 검색을 활용해 관련 정보를 즉시, 정확하게 검색하세요.
- 임베딩 함수 선택:
- Cohere, OpenAI, Jina, VoyageAI, Roboflow 등 업계 최고 임베딩 모델과 통합하세요.
자동화된 문서 작업
문서 추가, 쿼리, 업데이트, 삭제를 손쉽게 처리하세요. 고급 메타데이터 필터, 시맨틱 검색, 맞춤형 ID로 강력한 문서 워크플로우와 확장 가능한 지식 베이스를 구축할 수 있습니다.
- 대량 문서 수집:
- 메타데이터와 커스텀 ID를 선택적으로 추가하여 대량의 문서를 편리하게 등록하세요.
- 시맨틱 및 메타데이터 쿼리:
- 시맨틱 검색을 수행하고 메타데이터나 내용으로 결과를 필터링하여 정확하게 검색할 수 있습니다.
- 세분화된 문서 제어:
- ID나 필터로 문서를 업데이트하거나 삭제하여 지식 베이스를 체계적으로 관리하세요.
클라우드 & API 통합
API 키, 환경 변수, 맞춤 설정을 통해 Chroma Cloud 또는 자체 호스팅 Chroma 인스턴스에 안전하게 연결하세요. 안전한 접근을 자동화하고, 분산 AI 팀을 위한 강력한 원격 데이터 워크플로우를 가능하게 합니다.
- Chroma Cloud 지원:
- Chroma Cloud에 즉시 연결해 관리형 확장성과 보안을 누리세요.
- 안전한 API 접근:
- 환경 변수와 API 키를 활용해 안전하고 자동화된 통합을 구현하세요.
- 온프레미스 유연성:
- 자체 인프라에 배포하여 데이터와 규정 준수를 완벽하게 제어하세요.
MCP INTEGRATION
사용 가능한 Chroma MCP 통합 도구
다음 도구들은 Chroma MCP 통합에서 제공됩니다:
- chroma_list_collections
페이지네이션 지원으로 모든 컬렉션을 나열하여 컬렉션 리소스를 효율적으로 관리하고 탐색할 수 있습니다.
- chroma_create_collection
옵션 HNSW 설정과 임베딩 함수 선택으로 새로운 컬렉션을 생성하세요.
- chroma_peek_collection
컬렉션 내 문서 샘플을 조회하여 저장된 내용을 빠르게 확인할 수 있습니다.
- chroma_get_collection_info
특정 컬렉션의 구성 및 통계 등 상세 정보를 가져옵니다.
- chroma_get_collection_count
컬렉션에 포함된 문서 수를 조회합니다.
- chroma_modify_collection
조직 및 설명 목적을 위해 컬렉션의 이름이나 메타데이터를 업데이트하세요.
- chroma_delete_collection
컬렉션을 삭제하여 모든 연관 문서와 메타데이터를 제거합니다.
- chroma_add_documents
옵션 메타데이터와 커스텀 ID로 문서를 컬렉션에 유연하게 추가하세요.
- chroma_query_documents
시맨틱 검색, 고급 필터링, 메타데이터 기준으로 문서를 쿼리하세요.
- chroma_get_documents
ID 또는 필터로 문서를 조회하고, 페이지네이션으로 효율적으로 접근하세요.
- chroma_update_documents
컬렉션 내 기존 문서의 내용, 메타데이터, 임베딩을 업데이트하세요.
- chroma_delete_documents
ID나 필터 기준으로 컬렉션에서 특정 문서를 삭제합니다.
Chroma MCP 서버 시작하기
메모리를 갖춘 LLM 앱을 가장 빠르게 구축해보세요. 맞춤형 데모를 예약하거나 FlowHunt를 무료로 체험하며 Chroma가 AI 워크플로우에 어떻게 매끄럽게 통합되는지 경험할 수 있습니다.
Chroma란?
Chroma는 AI 애플리케이션을 위해 설계된 오픈소스 검색 및 검색 데이터베이스입니다. 강력한 벡터, 전체 텍스트, 정규식, 메타데이터 검색 기능을 제공하여 AI 환경에서 복잡한 데이터 쿼리를 처리하는 데 최적입니다. Chroma는 사용자가 로컬에서 개발하고 클라우드에서 페타바이트까지 무중단 확장할 수 있도록 오브젝트 스토리지를 활용합니다. 서버리스 플랫폼으로서 빠르고, 비용 효율적이며, 신뢰할 수 있는 검색 및 검색 작업을 보장합니다. Chroma는 대규모 AI 생성 데이터의 임베딩, 저장, 검색에 널리 활용되며, 개발자와 조직이 고급 AI 솔루션을 손쉽게 구축 및 배포할 수 있도록 지원합니다.
기능
Chroma로 할 수 있는 일
Chroma를 사용하면 AI 애플리케이션을 위한 강력한 검색 및 검색 기능을 구현할 수 있습니다. 이 플랫폼은 벡터 데이터와 메타데이터를 효율적으로 처리하며, AI 워크로드를 관리, 쿼리, 확장하는 데 이상적입니다.
- Vector Search
- 고차원 벡터 임베딩에서 빠른 유사성 검색을 수행합니다.
- Full-Text Search
- 기존 텍스트 기반 검색 쿼리로 문서를 조회합니다.
- Metadata Filtering
- 메타데이터 속성으로 결과를 필터링 및 정렬합니다.
- Serverless Scaling
- 로컬 개발 후 서버리스 인프라로 클라우드까지 무중단 확장하세요.
- Integration Ready
- Chroma를 인기 AI/머신러닝 프레임워크와 통합하여 엔드투엔드 워크플로우를 구축하세요.
AI 에이전트가 Chroma로 얻는 이점
AI 에이전트는 Chroma를 활용하여 대용량 임베딩 및 메타데이터 중심 데이터를 효율적으로 저장, 검색, 관리할 수 있습니다. 이를 통해 신속하게 관련 정보를 접근하고, 응답을 개인화하며, 데이터가 증가해도 원활하게 확장할 수 있습니다. Chroma의 서버리스 아키텍처와 통합 기능은 AI 워크플로우를 더욱 간소화하여 지능적이고 데이터 기반 애플리케이션의 필수 기반이 됩니다.