Integrácia Chroma MCP Server

Čo robí “Chroma” MCP Server?

Chroma MCP Server je implementácia Model Context Protocol (MCP), ktorá poskytuje AI asistentom robustné databázové možnosti prostredníctvom vektorovej databázy Chroma. Umožňuje bezproblémovú integráciu s externými dátovými zdrojmi, čo AI modelom umožňuje vytvárať, spravovať a dotazovať sa na kolekcie dokumentov. S funkciami ako fulltextové a sémantické vyhľadávanie, filtrovanie podľa metadát a flexibilné možnosti úložiska (efemérne, perzistentné, HTTP a cloud) server umožňuje vývojárom zefektívniť pracovné postupy poskytovaním efektívnych nástrojov pre získavanie a správu dát pre LLM. Takto môžu AI aplikácie vykonávať pokročilé dátové operácie ako správa kolekcií a dotazovanie dokumentov, čím podporujú úlohy ako získavanie informácií, správu znalostí a ďalšie v rámci vývojárskych workflowov.

Zoznam promptov

V repozitári nie sú uvedené žiadne šablóny promptov.

Pripravení rozšíriť svoje podnikanie?

Začnite svoju 30-dňovú skúšobnú verziu ešte dnes a vidzte výsledky behom pár dní.

Požiadať o demo Prihlásiť sa

Zoznam zdrojov

V dokumentácii repozitára nie sú explicitne uvedené žiadne zdroje.

Zoznam nástrojov

• chroma_list_collections – Zoznam všetkých kolekcií s podporou stránkovania.
• chroma_create_collection – Vytvorte novú kolekciu s voliteľnou konfiguráciou HNSW.
• chroma_peek_collection – Zobraziť vzorku dokumentov v kolekcii.
• chroma_get_collection_info – Získať detailné informácie o kolekcii.
• chroma_get_collection_count – Získať počet dokumentov v kolekcii.
• chroma_modify_collection – Aktualizovať názov alebo metadáta kolekcie.
• chroma_delete_collection – Vymazať kolekciu.
• chroma_add_documents – Pridať dokumenty s voliteľnými metadátami a vlastnými ID.
• chroma_query_documents – Dotazovať dokumenty pomocou sémantického vyhľadávania s pokročilým filtrovaním.

Prihláste sa na newsletter

Získajte najnovšie tipy, trendy a ponuky zadarmo.

Emailová adresa

Prihlásiť sa

Prípady použitia tohto MCP Servera

• Správa databázy
  Jednoduché vytváranie, úprava a mazanie kolekcií na organizáciu projektových alebo aplikačných dát pre AI-poháňané aplikácie.
• Sémantické a fulltextové vyhľadávanie
  Pokročilé získavanie dokumentov pomocou sémantických a textových dotazov, ideálne pre aplikácie vyžadujúce kontextové vyhľadávanie znalostí.
• Filtrovanie podľa metadát
  Získavanie a filtrovanie dokumentov podľa vlastných polí metadát, podpora vlastných workflowov a kategorizácie dát.
• Príjem a získavanie dokumentov
  Efektívne pridávanie a získavanie dokumentov (s metadátami a ID), uľahčuje budovanie znalostných báz a tréningových sád pre AI.
• Analýza kolekcií
  Prístup k štatistikám kolekcií a počtom dokumentov na monitorovanie a optimalizáciu stratégií ukladania a získavania dát.

Ako nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalované Node.js a npm.
2. Otvorte nastavenia projektu Windsurf alebo konfiguračný adresár.
3. Upravte konfiguračný súbor a pridajte Chroma MCP Server.
4. Vložte nasledujúci JSON úryvok pod mcpServers:

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

5. Uložte súbor a reštartujte Windsurf.
6. Overte, či server beží, kontrolou logov MCP servera alebo dashboardu.

Zabezpečenie API kľúčov

Použite environmentálne premenné pre citlivé kľúče:

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

Claude

1. Nainštalujte Node.js, ak ešte nie je nainštalované.
2. Otvorte konfiguračný súbor Claude.
3. Pridajte toto pod mcpServers:

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

4. Uložte a reštartujte Claude.
5. Skontrolujte systémové logy pre úspešnú registráciu servera.

Zabezpečenie API kľúčov

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

Cursor

1. Predpoklad: nainštalované Node.js.
2. Otvorte nastavenia/konfiguračný súbor Cursor.
3. Vložte konfiguráciu Chroma MCP Server:

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

4. Uložte a reštartujte Cursor.
5. Overte pripojenie cez panel rozšírení Cursor.

Zabezpečenie API kľúčov

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

Cline

1. Uistite sa, že je nainštalované Node.js.
2. Prístup k konfiguračnému súboru pre Cline.
3. Pridajte Chroma MCP Server:

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

4. Uložte zmeny a reštartujte aplikáciu.
5. Overte, že MCP server je uvedený v rozhraní Cline.

Zabezpečenie API kľúčov

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

Ako používať tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do svojho FlowHunt workflowu začnite pridaním MCP komponentu do flowu a pripojením k AI agentovi:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “chroma-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na vlastnú adresu MCP servera.

Prehľad

Tento MCP server by som ohodnotil 6/10. Je robustný v databázových nástrojoch a nastavení, ale chýba mu jasná dokumentácia k promptom, zdrojom a pokročilým MCP funkciám ako roots a sampling.

MCP skóre