Tích hợp Chroma MCP Server

“Chroma” MCP Server làm gì?

Chroma MCP Server là một triển khai của Model Context Protocol (MCP) giúp trợ lý AI có năng lực cơ sở dữ liệu mạnh mẽ thông qua cơ sở dữ liệu vector Chroma. Nó cho phép tích hợp liền mạch với các nguồn dữ liệu bên ngoài, cho phép mô hình AI tạo, quản lý và truy vấn các bộ sưu tập tài liệu. Với các chức năng như tìm kiếm toàn văn và ngữ nghĩa, lọc metadata, cùng lựa chọn lưu trữ linh hoạt (tạm thời, vĩnh viễn, HTTP và đám mây), server này giúp nhà phát triển nâng cao quy trình bằng cách cung cấp cho LLM các công cụ truy xuất và quản lý dữ liệu hiệu quả. Điều này trao quyền cho ứng dụng AI thực hiện các thao tác dữ liệu nâng cao như quản lý bộ sưu tập, truy vấn tài liệu, từ đó hỗ trợ các tác vụ như truy xuất thông tin, quản lý tri thức và nhiều hơn nữa trong quy trình phát triển.

Danh sách Prompts

Không có mẫu prompt nào được đề cập trong kho lưu trữ.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên cụ thể nào được nêu trong tài liệu kho.

Danh sách Công cụ

• chroma_list_collections – Liệt kê tất cả bộ sưu tập với hỗ trợ phân trang.
• chroma_create_collection – Tạo bộ sưu tập mới với tuỳ chọn cấu hình HNSW.
• chroma_peek_collection – Xem mẫu tài liệu trong một bộ sưu tập.
• chroma_get_collection_info – Lấy thông tin chi tiết về một bộ sưu tập.
• chroma_get_collection_count – Lấy số lượng tài liệu trong một bộ sưu tập.
• chroma_modify_collection – Cập nhật tên hoặc metadata của bộ sưu tập.
• chroma_delete_collection – Xóa một bộ sưu tập.
• chroma_add_documents – Thêm tài liệu với metadata và ID tuỳ chọn.
• chroma_query_documents – Truy vấn tài liệu bằng tìm kiếm ngữ nghĩa với bộ lọc nâng cao.

Trường hợp sử dụng của MCP Server này

• Quản lý cơ sở dữ liệu
  Dễ dàng tạo, chỉnh sửa, xoá các bộ sưu tập để tổ chức dữ liệu dự án hoặc ứng dụng cho các ứng dụng AI.
• Tìm kiếm ngữ nghĩa và toàn văn
  Thực hiện truy xuất tài liệu nâng cao bằng truy vấn ngữ nghĩa và văn bản, phù hợp cho ứng dụng cần truy xuất tri thức theo ngữ cảnh.
• Lọc metadata
  Truy xuất và lọc tài liệu dựa trên các trường metadata tuỳ chỉnh, hỗ trợ các luồng công việc riêng và phân loại dữ liệu.
• Nhập & truy xuất tài liệu
  Thêm và truy xuất tài liệu (kèm metadata và ID) hiệu quả, hỗ trợ xây dựng kho tri thức và bộ dữ liệu huấn luyện AI.
• Phân tích bộ sưu tập
  Truy cập số liệu thống kê bộ sưu tập và số lượng tài liệu để theo dõi, tối ưu chiến lược lưu trữ và truy xuất dữ liệu.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo Node.js và npm đã được cài đặt.
2. Mở thiết lập dự án hoặc thư mục cấu hình của Windsurf.
3. Chỉnh sửa file cấu hình để thêm Chroma MCP Server.
4. Thêm đoạn JSON sau dưới mcpServers:

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

5. Lưu file và khởi động lại Windsurf.
6. Xác nhận server đang chạy bằng cách kiểm tra log hoặc dashboard MCP server.

Bảo mật API key

Sử dụng biến môi trường cho các key nhạy cảm:

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

Claude

1. Cài đặt Node.js nếu chưa có.
2. Mở file cấu hình Claude.
3. Thêm dưới mcpServers:

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

4. Lưu và khởi động lại Claude.
5. Kiểm tra log hệ thống để xác nhận server đã đăng ký thành công.

Bảo mật API key

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

Cursor

1. Yêu cầu: Node.js đã cài đặt.
2. Mở file thiết lập/cấu hình của Cursor.
3. Thêm cấu hình Chroma MCP Server:

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

4. Lưu và khởi động lại Cursor.
5. Xác nhận kết nối qua panel extensions của Cursor.

Bảo mật API key

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

Cline

1. Đảm bảo Node.js đã cài đặt.
2. Truy cập file cấu hình của Cline.
3. Thêm Chroma MCP Server:

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

4. Lưu thay đổi và khởi động lại ứng dụng.
5. Xác nhận MCP server đã xuất hiện trên giao diện Cline.

Bảo mật API key

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

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào luồng công việc FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với tác nhân AI của bạn:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, thêm thông tin MCP server của bạn bằng định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và năng lực. Lưu ý thay “chroma-mcp” thành tên MCP server thực tế của bạn và thay URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

Tôi đánh giá MCP server này 6/10. Nó mạnh về công cụ cơ sở dữ liệu và thiết lập, nhưng thiếu tài liệu rõ ràng về prompt, tài nguyên, và các tính năng MCP nâng cao như roots và sampling.

Điểm MCP