크로마 MCP 서버

대장간 배지

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 은 LLM 애플리케이션과 외부 데이터 소스 또는 도구 간의 원활한 통합을 위해 설계된 개방형 프로토콜로, LLM에 필요한 컨텍스트를 원활하게 제공하기 위한 표준화된 프레임워크를 제공합니다.

이 서버는 Chroma 기반의 데이터 검색 기능을 제공하여 AI 모델이 생성된 데이터와 사용자 입력에 대한 컬렉션을 생성하고 벡터 검색, 전체 텍스트 검색, 메타데이터 필터링 등을 사용하여 해당 데이터를 검색할 수 있도록 합니다.

특징

유연한 클라이언트 유형
- 테스트 및 개발을 위한 임시(메모리 내)
- 파일 기반 저장소에 대한 지속성
- 자체 호스팅 Chroma 인스턴스용 HTTP 클라이언트
- Chroma Cloud 통합을 위한 클라우드 클라이언트(api.trychroma.com에 자동으로 연결)
컬렉션 관리
- 컬렉션을 만들고, 수정하고, 삭제합니다.
- 페이지 매김 지원이 있는 모든 컬렉션 나열
- 수집 정보 및 통계를 얻으세요
- 최적화된 벡터 검색을 위해 HNSW 매개변수 구성
- 컬렉션을 생성할 때 임베딩 함수를 선택하세요
문서 작업
- 선택적 메타데이터 및 사용자 정의 ID가 있는 문서 추가
- 의미 검색을 사용하여 문서 쿼리
- 메타데이터와 문서 콘텐츠를 사용한 고급 필터링
- ID 또는 필터로 문서 검색
- 전체 텍스트 검색 기능

지원되는 도구

chroma_list_collections - 페이지 매김을 지원하는 모든 컬렉션 나열
chroma_create_collection - 선택적 HNSW 구성으로 새 컬렉션을 만듭니다.
chroma_peek_collection - 컬렉션의 문서 샘플 보기
chroma_get_collection_info - 컬렉션에 대한 자세한 정보를 가져옵니다.
chroma_get_collection_count - 컬렉션에 있는 문서 수를 가져옵니다.
chroma_modify_collection - 컬렉션의 이름이나 메타데이터 업데이트
chroma_delete_collection - 컬렉션 삭제
chroma_add_documents - 선택적 메타데이터 및 사용자 정의 ID를 사용하여 문서 추가
chroma_query_documents - 고급 필터링을 사용한 의미 검색을 사용하여 문서 쿼리
chroma_get_documents - 페이지 번호가 있는 ID 또는 필터로 문서 검색
chroma_update_documents - 기존 문서의 콘텐츠, 메타데이터 또는 임베딩을 업데이트합니다.
chroma_delete_documents - 컬렉션에서 특정 문서 삭제

임베딩 함수

Chroma MCP는 default , cohere , openai , jina , voyageai , roboflow 등 여러 가지 임베딩 함수를 지원합니다.

임베딩 함수는 Chroma의 컬렉션 구성을 활용하며, 컬렉션에서 선택된 임베딩 함수를 검색 시 유지합니다. 컬렉션 구성을 사용하여 컬렉션을 생성하면 향후 쿼리 및 삽입을 위해 검색할 때 동일한 임베딩 함수가 사용되므로 임베딩 함수를 다시 지정할 필요가 없습니다. 임베딩 함수 지속성은 Chroma v1.0.0에서 추가되었으므로, 버전 0.6.3 이하를 사용하여 컬렉션을 생성한 경우 이 기능은 지원되지 않습니다.

외부 API를 활용하는 임베딩 함수에 액세스할 때는 임베딩 함수 환경 변수 에서 찾을 수 있는 올바른 형식으로 API 키에 대한 환경 변수를 추가해야 합니다.

Related MCP server: DeepClaude MCP Server

Claude Desktop과 함께 사용

임시 클라이언트를 추가하려면 claude_desktop_config.json 파일에 다음을 추가하세요.

지엑스피1

영구 클라이언트를 추가하려면 claude_desktop_config.json 파일에 다음을 추가하세요.

"chroma": { "command": "uvx", "args": [ "chroma-mcp", "--client-type", "persistent", "--data-dir", "/full/path/to/your/data/directory" ] }

이렇게 하면 지정된 데이터 디렉토리를 사용하는 영구 클라이언트가 생성됩니다.

Chroma Cloud에 연결하려면 claude_desktop_config.json 파일에 다음을 추가하세요.

"chroma": { "command": "uvx", "args": [ "chroma-mcp", "--client-type", "cloud", "--tenant", "your-tenant-id", "--database", "your-database-name", "--api-key", "your-api-key" ] }

이렇게 하면 SSL을 사용하여 api.trychroma.com에 자동으로 연결되는 클라우드 클라이언트가 생성됩니다.

참고: 로컬 장치에서는 인수에 API 키를 추가하는 것이 괜찮지만, 안전을 위해 args 목록 내에서 --dotenv-path 인수를 사용하여 환경 구성 파일에 대한 사용자 지정 경로를 지정할 수도 있습니다. 예: "args": ["chroma-mcp", "--dotenv-path", "/custom/path/.env"] .

[자체 클라우드 공급자의 자체 호스팅 Chroma 인스턴스]( https://docs.trychroma.com/production/deployment )에 연결하려면 claude_desktop_config.json 파일에 다음을 추가하세요.

"chroma": { "command": "uvx", "args": [ "chroma-mcp", "--client-type", "http", "--host", "your-host", "--port", "your-port", "--custom-auth-credentials", "your-custom-auth-credentials", "--ssl", "true" ] }

이렇게 하면 자체 호스팅 Chroma 인스턴스에 연결하는 HTTP 클라이언트가 생성됩니다.

시민

Chroma MCP 문서 에서 공유 지식 기반 및 컨텍스트 창에 메모리 추가와 같은 참조 사용법을 찾아보세요.

환경 변수 사용

환경 변수를 사용하여 클라이언트를 구성할 수도 있습니다. 서버는 --dotenv-path 로 지정된 경로에 있는 .env 파일(작업 디렉터리의 기본값은 .chroma_env ) 또는 시스템 환경 변수에서 자동으로 변수를 로드합니다. 명령줄 인수는 환경 변수보다 우선합니다.

# 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"

함수 환경 변수 임베딩

API 키에 액세스하는 외부 임베딩 함수를 사용할 때는 CHROMA_<>_API_KEY="<key>" 명명 규칙을 따르세요. 따라서 Cohere API 키를 설정하려면 환경 변수 CHROMA_COHERE_API_KEY="" 설정하세요. 이 변수를 .env 파일에 추가하고 CHROMA_DOTENV_PATH 환경 변수 또는 --dotenv-path 플래그를 사용하여 해당 위치를 설정하는 것이 좋습니다.