Minimalistisk AI- och databasintegrationsbild

AI-agent för Chroma MCP

Integrera Chroma MCP—den öppna embedding-databasen—sömlöst med dina AI-arbetsflöden. Gör det möjligt för dina LLM-appar att spara, söka och hantera minne med blixtsnabb hastighet. Automatisera dokumentimport, semantisk sökning, hantering av samlingar och metadatafiltrering för att skapa kunskapsrika, kontextmedvetna AI-lösningar.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
Minimalistisk bild av databashantering och AI-integration

Enkel integration av vektordatabas

Koppla snabbt dina LLM-applikationer till Chroma MCP för avancerad minnes- och kontextåterhämtning. Hantera flyktiga, beständiga, moln- eller självhostade klienter för ultimat flexibilitet och skalbarhet. Lägg till, fråga och organisera datainsamlingar med optimerad vektorsökning och fulltextsökning.

Flexibla lagringslägen.
Välj mellan minnesbaserade, filbaserade, moln- eller självhostade klienter för anpassad skalbarhet och prestanda.
Hantering av samlingar.
Skapa, ändra och ta bort samlingar med stöd för paginering, metadata och avancerad konfiguration.
Optimerad vektorsökning.
Utnyttja HNSW och fulltextsökning för omedelbar och exakt hämtning av relevant information.
Val av embedding-funktion.
Integrera med branschledande embedding-modeller som Cohere, OpenAI, Jina, VoyageAI och Roboflow.
Minimalistisk bild för dokumenthantering, sökning och dataorganisation

Automatiserade dokumentoperationer

Effektivisera tillägg, sökning, uppdatering och borttagning av dokument. Använd avancerade metadatafilter, semantisk sökning och anpassningsbara ID:n för kraftfulla dokumentarbetsflöden och skalbara kunskapsbaser.

Massimport av dokument.
Lägg till dokument i bulk med valfri metadata och anpassade ID:n för smidig onboarding.
Semantisk och metadata-sökning.
Utför semantiska sökningar och filtrera resultat efter metadata eller innehåll för exakt hämtning.
Granulär dokumentkontroll.
Uppdatera eller ta bort dokument med hjälp av ID eller filter så att din kunskapsbas förblir organiserad.
Minimalistisk bild av molnintegration och säkra API-anslutningar

Moln- & API-integration

Anslut säkert till Chroma Cloud eller din egen självhostade Chroma-instans via API-nycklar, miljövariabler och anpassad konfiguration. Automatisera säker åtkomst och möjliggör robusta, fjärrstyrda dataflöden för distribuerade AI-team.

Stöd för Chroma Cloud.
Anslut direkt till Chroma Cloud för hanterad skalbarhet och säkerhet.
Säker API-åtkomst.
Utnyttja miljövariabler och API-nycklar för säkra, automatiserade integrationer.
Självhostad flexibilitet.
Distribuera på din egen infrastruktur för full kontroll över dina data och efterlevnad.

MCP-INTEGRATION

Tillgängliga integrationsverktyg för Chroma MCP

Följande verktyg finns tillgängliga som en del av Chroma MCP-integrationen:

chroma_list_collections

Lista alla samlingar med stöd för paginering för att hjälpa till att hantera och hitta resurser.

chroma_create_collection

Skapa en ny samling med valfri HNSW-konfiguration och val av embedding-funktion.

chroma_peek_collection

Visa ett urval av dokument i en samling för snabb inspektion av lagrat innehåll.

chroma_get_collection_info

Hämta detaljerad information om en specifik samling, inklusive konfiguration och statistik.

chroma_get_collection_count

Hämta antalet dokument som finns i en samling.

chroma_modify_collection

Uppdatera en samlings namn eller metadata för organisatoriska och beskrivande syften.

chroma_delete_collection

Ta bort en samling för att radera alla tillhörande dokument och metadata.

chroma_add_documents

Lägg till dokument i en samling med valfri metadata och anpassade ID:n för flexibel lagring.

chroma_query_documents

Sök dokument med semantisk sökning, avancerad filtrering och metadatakriterier.

chroma_get_documents

Hämta dokument med ID eller filter med stöd för paginering för effektiv dataåtkomst.

chroma_update_documents

Uppdatera befintliga dokuments innehåll, metadata eller embedding i en samling.

chroma_delete_documents

Ta bort specifika dokument från en samling med hjälp av ID eller filterkriterier.

Kom igång med Chroma MCP Server

Upplev det snabbaste sättet att bygga LLM-appar med minne. Boka en personlig demo eller prova FlowHunt gratis för att se hur Chroma integreras sömlöst med dina AI-arbetsflöden.

Skärmdump av Chromas landningssida

Vad är Chroma

Chroma är en öppen sök- och hämtadatabas designad specifikt för AI-applikationer. Den erbjuder kraftfulla vektor-, fulltext-, regex- och metadatasökningsfunktioner, vilket gör den idealisk för att hantera komplexa databasfrågor i AI-drivna miljöer. Chroma gör det möjligt för användare att utveckla lokalt och sömlöst skala till petabytenivåer i molnet, med hjälp av objektlagring för effektiv datahantering. Plattformen är serverlös och garanterar snabb, kostnadseffektiv och tillförlitlig sökning och hämtning. Chroma används brett för embedding, lagring och sökning av storskalig AI-genererad data, vilket gör det möjligt för utvecklare och organisationer att bygga och distribuera avancerade AI-lösningar enkelt.

Funktioner

Vad vi kan göra med Chroma

Med Chroma kan användare implementera robusta sök- och hämtfunktioner för AI-applikationer. Plattformen hanterar effektivt vektordata och metadata, vilket gör den idealisk för att hantera, söka och skala AI-arbetsbelastningar.

Vektorsökning
Utför snabba likhetssökningar på högdimensionella vektorembeddingar.
Fulltextsökning
Hämta dokument med traditionella textbaserade sökfrågor.
Metadatafiltrering
Filtrera och organisera resultat baserat på metadataattribut.
Serverlös skalning
Utveckla lokalt och skala sömlöst till molnet med serverlös infrastruktur.
Integrationsklar
Integrera Chroma med populära AI- och maskininlärningsramverk för end-to-end-arbetsflöden.
Skärmdump av Chromas prissida

Hur AI-agenter drar nytta av Chroma

AI-agenter kan utnyttja Chroma för att effektivt lagra, hämta och hantera stora mängder embedding- och metadata-rik data. Det gör att agenter snabbt kan få tillgång till relevant information, personanpassa svar och skala sina operationer när datan växer. Chromas serverlösa arkitektur och integrationsmöjligheter effektiviserar dessutom AI-arbetsflöden, vilket gör den till en viktig ryggrad för intelligenta, datadrivna applikationer.