Chroma MCP Server
C

Chroma MCP Server

Chroma MCP Server是一個為Chroma向量數據庫設計的模型上下文協議服務器,旨在為AI輔助開發提供持久化的工作記憶功能,支持跨會話的上下文存儲和語義檢索。
2.5分
9.8K

什麼是Chroma MCP 服務器?

Chroma MCP 服務器是一款連接AI應用與Chroma數據庫的工具,它支持存儲、檢索嵌入向量,執行語義搜索,管理集合,並支持增強型生成(RAG)工作流。

如何使用Chroma MCP 服務器?

通過簡單的安裝和配置,您可以快速開始使用Chroma MCP 服務器來捕獲和管理AI開發中的上下文信息。

適用場景

Chroma MCP 服務器特別適合需要持續管理和檢索上下文信息的AI輔助開發流程,例如代碼片段存儲、任務總結等。

主要功能

嵌入向量存儲與檢索
支持將文本或代碼轉換為嵌入向量並存儲在Chroma中,方便後續檢索和分析。
語義搜索
基於嵌入向量進行高效的語義搜索,快速找到相關內容。
集合管理
支持創建和管理多個嵌入集合,滿足不同任務需求。
增強型生成(RAG)
結合檢索與生成技術,實現更智能的任務輔助。
優勢
自動上下文恢復,減少手動操作
支持多種嵌入模型,靈活適應不同場景
易於集成至現有AI開發工具鏈
侷限性
需要一定的系統資源支持
對網絡環境有一定依賴

如何使用

安裝Chroma MCP 服務器
使用pip或UVX工具安裝Chroma MCP 服務器。
啟動服務器
通過命令行啟動服務器並指定配置選項。
配置環境變量
根據需要設置環境變量以調整服務器行為。

使用案例

存儲代碼片段
將開發過程中生成的關鍵代碼片段存儲到Chroma中,便於後續複用。
檢索相關文檔
在開發過程中檢索相關的技術文檔或註釋。

常見問題

如何安裝Chroma MCP 服務器?
如何啟動服務器?
是否支持自定義嵌入模型?

相關資源

Chroma MCP 官方文檔
詳細的API參考和技術文檔。
GitHub 倉庫
開源代碼和社區支持。

安裝

複製以下命令到你的Client進行配置
{
  "mcpServers": {
    "chroma_dev": {
      "command": "/path/to/project/scripts/run_chroma_mcp_server_dev.sh",
      "args": [],
      "env": {
        "CHROMA_CLIENT_TYPE": "persistent",
        "CHROMA_DATA_DIR": "/path/to/your/dev_data",
        "CHROMA_LOG_DIR": "/path/to/your/dev_logs",
        "LOG_LEVEL": "DEBUG",
        "MCP_LOG_LEVEL": "DEBUG"
      }
    },
    "chroma_test": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--refresh",
        "--default-index", "https://test.pypi.org/simple/",
        "--index", "https://pypi.org/simple/",
        "--index-strategy", "unsafe-best-match",
        "chroma-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "CHROMA_CLIENT_TYPE": "persistent",
        "CHROMA_DATA_DIR": "/path/to/your/test_data",
        "CHROMA_LOG_DIR": "/path/to/your/test_logs",
        "LOG_LEVEL": "INFO",
        "MCP_LOG_LEVEL": "INFO"
      }
    },
    "chroma_prod": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "chroma-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CHROMA_CLIENT_TYPE": "persistent",
        "CHROMA_DATA_DIR": "/path/to/your/prod_data",
        "CHROMA_LOG_DIR": "/path/to/your/prod_logs",
        "LOG_LEVEL": "INFO",
        "MCP_LOG_LEVEL": "INFO"
      }
    }
  }
}
注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。

替代品

M
Moltbrain
MoltBrain是一個為OpenClaw、MoltBook和Claude Code設計的長期記憶層插件,能夠自動學習和回憶項目上下文,提供智能搜索、觀察記錄、分析統計和持久化存儲功能。
TypeScript
5.2K
4.5分
B
Bm.md
一個功能豐富的Markdown排版工具,支持多種樣式主題和平臺適配,提供即時編輯預覽、圖片導出和API集成能力
TypeScript
3.6K
5分
S
Security Detections MCP
Security Detections MCP 是一個基於Model Context Protocol的服務器,允許LLM查詢統一的安全檢測規則數據庫,涵蓋Sigma、Splunk ESCU、Elastic和KQL格式。最新3.0版本升級為自主檢測工程平臺,可自動從威脅情報中提取TTPs、分析覆蓋差距、生成SIEM原生格式檢測規則、運行測試並驗證。項目包含71+工具、11個預構建工作流提示和知識圖譜系統,支持多SIEM平臺。
TypeScript
6.1K
4分
P
Paperbanana
PaperBanana是一個自動化生成學術圖表和統計圖的智能框架,支持從文本描述生成高質量的論文插圖,採用多智能體管道和迭代優化,提供CLI、Python API和MCP服務器等多種使用方式。
Python
7.7K
5分
R
Rsdoctor
Rsdoctor 是一款專為 Rspack 生態系統打造的構建分析工具,全面兼容 webpack,提供可視化構建分析、多維度性能診斷及智能優化建議,幫助開發者提升構建效率與工程質量。
TypeScript
10.5K
5分
N
Next Devtools MCP
Next.js開發工具MCP服務器,為Claude、Cursor等AI編程助手提供Next.js開發工具和實用程序,包括運行時診斷、開發自動化和文檔訪問功能。
TypeScript
10.8K
5分
T
Testkube
Testkube是一個面向雲原生應用的測試編排與執行框架,提供統一平臺來定義、運行和分析測試,支持現有測試工具和Kubernetes基礎設施。
Go
7.6K
5分
M
MCP Windbg
一個MCP服務器,將AI模型與WinDbg/CDB集成,用於分析Windows崩潰轉儲文件和進行遠程調試,支持自然語言交互執行調試命令。
Python
11.6K
5分
B
Baidu Map
已認證
百度地圖MCP Server是國內首個兼容MCP協議的地圖服務,提供地理編碼、路線規劃等10個標準化API接口,支持Python和Typescript快速接入,賦能智能體實現地圖相關功能。
Python
37.9K
4.5分
M
Markdownify MCP
Markdownify是一個多功能文件轉換服務,支持將PDF、圖片、音頻等多種格式及網頁內容轉換為Markdown格式。
TypeScript
30.5K
5分
F
Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一個集成Firecrawl網頁抓取能力的模型上下文協議服務器,提供豐富的網頁抓取、搜索和內容提取功能。
TypeScript
119.6K
5分
S
Sequential Thinking MCP Server
一個基於MCP協議的結構化思維服務器,通過定義思考階段幫助分解複雜問題並生成總結
Python
31.3K
4.5分
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) 是一個AI驅動的UI組件生成工具,通過自然語言描述幫助開發者快速創建現代化UI組件,支持多種IDE集成。
JavaScript
19.3K
5分
N
Notion Api MCP
已認證
一個基於Python的MCP服務器,通過Notion API提供高級待辦事項管理和內容組織功能,實現AI模型與Notion的無縫集成。
Python
19.1K
4.5分
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一個通過MCP協議快速部署HTML內容到EdgeOne Pages並獲取公開URL的服務
TypeScript
25.1K
4.8分
C
Context7
Context7 MCP是一個為AI編程助手提供即時、版本特定文檔和代碼示例的服務,通過Model Context Protocol直接集成到提示中,解決LLM使用過時信息的問題。
TypeScript
80.1K
4.7分
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