Chroma MCP-serverintegrasjon

Chroma MCP-serverintegrasjon

Integrer Chroma MCP Server i FlowHunt for å låse opp kraftige AI-tilgjengelige vektordatabaser-funksjoner for avansert søk, henting og kunnskapsflyt.

Hva gjør “Chroma” MCP Server?

Chroma MCP Server er en implementasjon av Model Context Protocol (MCP) som gir AI-assistenter robuste databasefunksjoner via Chroma vektordatabase. Den muliggjør sømløs integrasjon med eksterne datakilder, slik at AI-modeller kan opprette, administrere og forespørre dokumentsamlinger. Med funksjoner som fritekst- og semantisk søk, metadatafiltrering og fleksible lagringsvalg (flyktig, vedvarende, HTTP og sky) gir serveren utviklere mulighet til å forbedre arbeidsflyten gjennom effektive verktøy for datainnhenting og -forvaltning for LLM-er. Dette gjør AI-applikasjoner i stand til å utføre avanserte dataoperasjoner som samlingshåndtering og dokumentforespørsler, og støtter dermed oppgaver som informasjonsinnhenting, kunnskapsforvaltning og mer i utviklingsprosesser.

Liste over prompt-maler

Det er ikke nevnt noen prompt-maler i depotet.

Liste over ressurser

Det er ingen eksplisitte ressurser omtalt i depotdokumentasjonen.

Liste over verktøy

  • chroma_list_collections – List opp alle samlinger med støtte for paginering.
  • chroma_create_collection – Opprett en ny samling med valgfri HNSW-konfigurasjon.
  • chroma_peek_collection – Se et utvalg dokumenter i en samling.
  • chroma_get_collection_info – Hent detaljert informasjon om en samling.
  • chroma_get_collection_count – Hent antall dokumenter i en samling.
  • chroma_modify_collection – Oppdater navnet eller metadata for en samling.
  • chroma_delete_collection – Slett en samling.
  • chroma_add_documents – Legg til dokumenter med valgfri metadata og egendefinerte ID-er.
  • chroma_query_documents – Forespør dokumenter med semantisk søk og avansert filtrering.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Databaseadministrasjon
    Opprett, endre og slett samlinger enkelt for å organisere prosjekt- eller applikasjonsdata for AI-drevne applikasjoner.
  • Semantisk og fritekstsøk
    Utfør avansert dokumenthenting med semantiske og tekstbaserte forespørsler – ideelt for applikasjoner som trenger kontekstbevisst kunnskapshenting.
  • Metadatafiltrering
    Hent og filtrer dokumenter med egendefinerte metadatafelt, og støtt egendefinerte arbeidsflyter og datakategorisering.
  • Dokumentinnsamling og -henting
    Legg til og hent dokumenter effektivt (med metadata og ID-er), og gjør det mulig å bygge kunnskapsbaser og AI-treningssett.
  • Samleanalyse
    Få tilgang til samlingsstatistikk og dokumentantall for å overvåke og optimalisere datalagrings- og hentestrategier.

Slik setter du det opp

Windsurf

  1. Sørg for at Node.js og npm er installert.
  2. Åpne innstillingene eller konfigurasjonsmappen for Windsurf-prosjektet ditt.
  3. Rediger konfigurasjonsfilen for å legge til Chroma MCP Server.
  4. Sett inn følgende JSON-snutt under mcpServers:
    {
      "chroma-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@chroma-core/chroma-mcp@latest"]
      }
    }
    
  5. Lagre filen og start Windsurf på nytt.
  6. Bekreft at serveren kjører ved å sjekke MCP-serverlogger eller dashboard.

Sikring av API-nøkler

Bruk miljøvariabler for sensitive nøkler:

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

Claude

  1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er gjort.
  2. Åpne Claude-konfigurasjonsfilen.
  3. Legg til dette under mcpServers:
    {
      "chroma-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@chroma-core/chroma-mcp@latest"]
      }
    }
    
  4. Lagre og start Claude på nytt.
  5. Sjekk systemlogger for vellykket serverregistrering.

Sikring av API-nøkler

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

Cursor

  1. Forutsetning: Node.js installert.
  2. Åpne Cursor sine innstillinger/konfigurasjonsfil.
  3. Sett inn Chroma MCP Server-konfigurasjonen:
    {
      "chroma-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@chroma-core/chroma-mcp@latest"]
      }
    }
    
  4. Lagre og start Cursor på nytt.
  5. Valider tilkoblingen via Cursor-utvidelsespanelet.

Sikring av API-nøkler

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

Cline

  1. Sørg for at Node.js er installert.
  2. Gå til konfigurasjonsfilen for Cline.
  3. Legg til Chroma MCP Server:
    {
      "chroma-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["@chroma-core/chroma-mcp@latest"]
      }
    }
    
  4. Lagre endringer og start applikasjonen på nytt.
  5. Bekreft at MCP-serveren vises i Cline-grensesnittet.

Sikring av API-nøkler

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

Slik bruker du denne MCP-en i flyter

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten din:

FlowHunt MCP flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn detaljene for MCP-serveren din med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “chroma-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og erstatte URL-en med din egen MCP-server-URL.


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
Oversikt
Liste over prompt-malerIngen prompt-maler funnet.
Liste over ressurserIngen eksplisitte ressurser dokumentert.
Liste over verktøy9 verktøy for samlings- og dokumenthåndtering.
Sikring av API-nøklerEksempel på JSON for env/inputs gitt i oppsettseksjonen.
Støtte for sampling (mindre viktig i vurdering)Ikke nevnt.

Jeg vil rangere denne MCP-serveren til 6/10. Den er robust på databaseverktøy og oppsett, men mangler tydelig dokumentasjon om prompt-maler, ressurser og avanserte MCP-funksjoner som roots og sampling.


MCP-score

Har LISENS✅ (Apache-2.0)
Har minst ett verktøy
Antall forks35
Antall stjerner197

Vanlige spørsmål

Hva er Chroma MCP Server?

Chroma MCP Server er en implementasjon av Model Context Protocol (MCP) som integrerer Chroma vektordatabasen med AI-assistenter, og muliggjør avansert samlings- og dokumenthåndtering, semantisk og fritekstsøk samt metadatafiltrering for AI-drevne arbeidsflyter.

Hvilke funksjoner gjør Chroma MCP Server mulig i FlowHunt?

Den lar AI-agentene dine opprette, administrere og forespørre dokumentsamlinger, utføre semantiske og metadata-baserte søk og hente analyser som samlingsstatistikk og dokumentantall – alt inne i dine FlowHunt-flyter.

Hvordan legger jeg til Chroma MCP Server i min FlowHunt-flyt?

Legg til MCP-komponenten i flyten din, og konfigurer den med detaljene til din Chroma MCP-server i systemets MCP-konfigurasjonsseksjon. Bruk JSON-formatet som er oppgitt i dokumentasjonen for sømløs integrasjon.

Er det trygt å bruke API-nøkler med Chroma MCP Server?

Ja. Den anbefalte oppsettet bruker miljøvariabler for å lagre og referere til API-nøkler sikkert og forhindre utilsiktet eksponering.

Hva er vanlige bruksområder for denne integrasjonen?

Typiske bruksområder inkluderer oppbygging av kunnskapsbase, AI-drevet informasjonsinnhenting, semantisk dokumentsøk, metadatafiltrering, samleanalyse og effektiv dataopptak for AI-trening eller kontekstuelle arbeidsflyter.

Forbedre din AI med Chroma MCP Server

Superlad dine FlowHunt-arbeidsflyter med skalerbar samlingshåndtering, semantisk søk og avanserte dokumentoperasjoner med Chroma MCP Server.

Lær mer

Vertica MCP-server
Vertica MCP-server

Vertica MCP-server

Vertica MCP-serveren muliggjør sømløs integrasjon mellom AI-assistenter og OpenText Vertica-databaser, og støtter sikre SQL-operasjoner, masseinnlasting av data...

4 min lesing
Databases MCP Servers +4
YugabyteDB MCP Server
YugabyteDB MCP Server

YugabyteDB MCP Server

YugabyteDB MCP Server fungerer som bro mellom AI-assistenter og YugabyteDB-databaser, og muliggjør sikker, skrivebeskyttet datautforskning og schema-analyse via...

4 min lesing
MCP Database +5
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...

3 min lesing
AI Integration +4