AI导哈

向量数据库

Chroma是一个开源的向量数据库，用于快速构建具有记忆功能的Python或JavaScript LLM应用程序，支持向量搜索、全文搜索和元数据过滤等功能。

  • by tjwells47
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 tjwells47/chroma-mcp

使用说明

Chroma - the open-source embedding database.
The fastest way to build Python or JavaScript LLM apps with memory!

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Chroma MCP服务器

模型上下文协议（MCP） 是一种开放协议，旨在实现LLM应用程序和外部数据源或工具之间的轻松集成，提供一个标准化的框架，为LLM无缝提供所需的上下文。

该服务器提供由Chroma支持的数据检索功能，使AI模型能够对生成的数据和用户输入创建集合，并使用矢量搜索、全文搜索、元数据过滤等检索数据。

特性

  • 灵活的客户端类型

    • 短暂（记忆中）用于测试和开发
    • 持久用于基于文件的存储
    • 用于自托管Chroma实例的HTTP客户端
    • Chroma Cloud集成的云客户端（自动连接到api.trychroma.com）

  • 收集管理

    • 创建、修改和删除集合
    • 列出所有支持分页的集合
    • 获取收集信息和统计数据
    • 配置HNSW参数以优化矢量搜索
    • 创建集合时选择嵌入函数

  • 文档操作

    • 添加具有可选元数据和自定义ID的文档
    • 使用语义搜索查询文档
    • 使用元数据和文档内容进行高级过滤
    • 按ID或筛选器检索文档
    • 全文搜索功能

支持的工具

  • chroma_list_collections -列出所有支持分页的集合
  • chroma_create_collection -使用可选的HNSW配置创建新集合
  • chroma_peek_collection -查看集合中的文档示例
  • chroma_get_collection_info -获取收藏的详细信息
  • chroma_get_collection_count -获取集合中的文档数量
  • chroma_modify_collection -更新集合的名称或元数据
  • chroma_delete_collection -删除收藏
  • chroma_add_documents -添加具有可选元数据和自定义ID的文档
  • chroma_query_documents -使用具有高级过滤功能的语义搜索查询文档
  • chroma_get_documents -按ID或分页过滤器检索文档
  • chroma_update_documents -更新现有文档的内容、元数据或嵌入
  • chroma_delete_documents -从集合中删除特定文档

嵌入功能

Chroma MCP支持多种嵌入功能： default, cohere, openai, jina, voyageai，以及 roboflow.

嵌入函数利用Chroma的集合配置，该配置保留了集合的选定嵌入函数以供检索。一旦使用集合配置创建了集合，在检索以进行未来的查询和插入时，将使用相同的嵌入函数，而无需再次指定嵌入函数。Chroma的v1.0.0中添加了嵌入函数持久性，因此如果您使用版本<=0.6.3创建了一个集合，则不支持此功能。

访问使用外部API的嵌入函数时，请确保添加API键的环境变量，格式正确，请参见 嵌入函数环境变量

使用Claude Desktop

  1. 要添加临时客户端，请将以下内容添加到您的 claude_desktop_config.json 文件：
"chroma": {
    "command": "uvx",
    "args": [
        "chroma-mcp"
    ]
}
  1. 要添加持久客户端，请将以下内容添加到您的 claude_desktop_config.json 文件：
"chroma": {
    "command": "uvx",
    "args": [
        "chroma-mcp",
        "--client-type",
        "persistent",
        "--data-dir",
        "/full/path/to/your/data/directory"
    ]
}

这将创建一个使用指定数据目录的持久客户端。

  1. 要连接到Chroma Cloud，请将以下内容添加到您的 claude_desktop_config.json 文件：
"chroma": {
    "command": "uvx",
    "args": [
        "chroma-mcp",
        "--client-type",
        "cloud",
        "--tenant",
        "your-tenant-id",
        "--database",
        "your-database-name",
        "--api-key",
        "your-api-key"
    ]
}

这将创建一个使用SSL自动连接到api.trychroma.com的云客户端。

注： 在本地设备上可以在参数中添加API键，但为了安全起见，还可以使用 --dotenv-path 内部争论 args 列表，例如： "args": ["chroma-mcp", "--dotenv-path", "/custom/path/.env"].

  1. 连接到[您自己的云提供商上的自托管Chroma实例](https://docs.trychroma.com/ 生产/部署），将以下内容添加到您的 claude_desktop_config.json 文件：
"chroma": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "chroma-mcp", 
      "--client-type", 
      "http", 
      "--host", 
      "your-host", 
      "--port", 
      "your-port", 
      "--custom-auth-credentials",
      "your-custom-auth-credentials",
      "--ssl",
      "true"
    ]
}

这将创建一个连接到自托管Chroma实例的HTTP客户端。

德莫斯

查找参考用法，例如共享知识库和向上下文窗口添加内存 Chroma MCP文档

使用环境变量

您还可以使用环境变量来配置客户端。服务器将自动从 .env 位于指定路径的文件 --dotenv-path （默认为 .chroma_env 在工作目录中）或从系统环境变量中获取。命令行参数优先于环境变量。

# Common variables
export CHROMA_CLIENT_TYPE="http"  # or "cloud", "persistent", "ephemeral"

# For persistent client
export CHROMA_DATA_DIR="/full/path/to/your/data/directory"

# For cloud client (Chroma Cloud)
export CHROMA_TENANT="your-tenant-id"
export CHROMA_DATABASE="your-database-name"
export CHROMA_API_KEY="your-api-key"

# For HTTP client (self-hosted)
export CHROMA_HOST="your-host"
export CHROMA_PORT="your-port"
export CHROMA_CUSTOM_AUTH_CREDENTIALS="your-custom-auth-credentials"
export CHROMA_SSL="true"

# Optional: Specify path to .env file (defaults to .chroma_env)
export CHROMA_DOTENV_PATH="/path/to/your/.env"

嵌入函数环境变量

当使用访问API密钥的外部嵌入函数时，请遵循命名约定 CHROMA_<>_API_KEY="<key>". 因此，要设置Cohere API密钥，请设置环境变量 CHROMA_COHERE_API_KEY=""。我们建议将其添加到某处的.env文件中，并使用 CHROMA_DOTENV_PATH 环境变量或 --dotenv-path 标记以设置该位置进行安全保管。

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