
Vertica MCP-server
Vertica MCP-serveren muliggjør sømløs integrasjon mellom AI-assistenter og OpenText Vertica-databaser, og støtter sikre SQL-operasjoner, masseinnlasting av data...
Integrer Chroma MCP Server i FlowHunt for å låse opp kraftige AI-tilgjengelige vektordatabaser-funksjoner for avansert søk, henting og kunnskapsflyt.
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.
Det er ikke nevnt noen prompt-maler i depotet.
Det er ingen eksplisitte ressurser omtalt i depotdokumentasjonen.
mcpServers
:{
"chroma-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@chroma-core/chroma-mcp@latest"]
}
}
Bruk miljøvariabler for sensitive nøkler:
{
"chroma-mcp": {
"env": {
"CHROMA_API_KEY": "${CHROMA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${CHROMA_API_KEY}"
}
}
}
mcpServers
:{
"chroma-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@chroma-core/chroma-mcp@latest"]
}
}
{
"chroma-mcp": {
"env": {
"CHROMA_API_KEY": "${CHROMA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${CHROMA_API_KEY}"
}
}
}
{
"chroma-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@chroma-core/chroma-mcp@latest"]
}
}
{
"chroma-mcp": {
"env": {
"CHROMA_API_KEY": "${CHROMA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${CHROMA_API_KEY}"
}
}
}
{
"chroma-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@chroma-core/chroma-mcp@latest"]
}
}
{
"chroma-mcp": {
"env": {
"CHROMA_API_KEY": "${CHROMA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${CHROMA_API_KEY}"
}
}
}
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:
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.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | |
Liste over prompt-maler | ⛔ | Ingen prompt-maler funnet. |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte ressurser dokumentert. |
Liste over verktøy | ✅ | 9 verktøy for samlings- og dokumenthåndtering. |
Sikring av API-nøkler | ✅ | Eksempel 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.
Har LISENS | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ✅ |
Antall forks | 35 |
Antall stjerner | 197 |
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.
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.
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.
Ja. Den anbefalte oppsettet bruker miljøvariabler for å lagre og referere til API-nøkler sikkert og forhindre utilsiktet eksponering.
Typiske bruksområder inkluderer oppbygging av kunnskapsbase, AI-drevet informasjonsinnhenting, semantisk dokumentsøk, metadatafiltrering, samleanalyse og effektiv dataopptak for AI-trening eller kontekstuelle arbeidsflyter.
Superlad dine FlowHunt-arbeidsflyter med skalerbar samlingshåndtering, semantisk søk og avanserte dokumentoperasjoner med Chroma MCP Server.
Vertica MCP-serveren muliggjør sømløs integrasjon mellom AI-assistenter og OpenText Vertica-databaser, og støtter sikre SQL-operasjoner, masseinnlasting av data...
YugabyteDB MCP Server fungerer som bro mellom AI-assistenter og YugabyteDB-databaser, og muliggjør sikker, skrivebeskyttet datautforskning og schema-analyse via...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...