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크로마 MCP 서버

Chroma를 통해 벡터 데이터베이스 기능을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 구현입니다. 이 서버는 의미론적 문서 검색, 메타데이터 필터링, 그리고 영구 저장소를 통한 문서 관리를 지원합니다.

요구 사항

파이썬 3.8 이상
크로마 0.4.0+
MCP SDK 0.1.0+

구성 요소

자원

서버는 Chroma의 벡터 데이터베이스를 통해 문서 저장 및 검색 기능을 제공합니다.

콘텐츠와 메타데이터가 포함된 문서를 저장합니다.
src/chroma/data 디렉토리에 데이터를 유지합니다.
의미적 유사성 검색을 지원합니다

도구

서버는 CRUD 작업과 검색 기능을 구현합니다.

문서 관리

create_document : 새 문서를 만듭니다
- 필수: document_id , content
- 선택 사항: metadata (키-값 쌍)
- 반환: 성공 확인
- 오류: 이미 존재합니다. 잘못된 입력입니다.
read_document : ID로 문서를 검색합니다.
- 필수: document_id
- 반환: 문서 콘텐츠 및 메타데이터
- 오류: 찾을 수 없음
update_document : 기존 문서 업데이트
- 필수: document_id , content
- 선택 사항: metadata
- 반환: 성공 확인
- 오류: 찾을 수 없음, 잘못된 입력
delete_document : 문서 제거
- 필수: document_id
- 반환: 성공 확인
- 오류: 찾을 수 없음
list_documents : 모든 문서 나열
- 선택 사항: limit , offset
- 반환: 콘텐츠 및 메타데이터가 포함된 문서 목록

검색 작업

search_similar : 의미적으로 유사한 문서 찾기
- 필수: query
- 선택 사항: num_results , metadata_filter , content_filter
- 반환: 거리 점수가 포함된 유사 문서의 순위 목록
- 오류: 잘못된 필터

특징

의미 검색 : Chroma의 임베딩을 사용하여 의미에 따라 문서 찾기
메타데이터 필터링 : 메타데이터 필드로 검색 결과 필터링
콘텐츠 필터링 : 문서 콘텐츠 기반 추가 필터링
영구 저장소 : 서버 재시작 사이에 로컬 디렉토리에 데이터가 유지됩니다.
오류 처리 : 명확한 메시지를 통한 포괄적인 오류 처리
재시도 로직 : 일시적 오류에 대한 자동 재시도

설치

종속성 설치:

지엑스피1

구성

클로드 데스크탑

Claude Desktop 구성에 서버 구성을 추가합니다.

Windows: C:\Users\<username>\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json

MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "chroma": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "C:/MCP/server/community/chroma",
        "run",
        "chroma"
      ]
    }
  }
}

데이터 저장

서버는 다음 위치에 데이터를 저장합니다.

Windows: src/chroma/data
MacOS/Linux: src/chroma/data

용법

서버를 시작합니다:

uv run chroma

MCP 도구를 사용하여 서버와 상호 작용합니다.

# Create a document
create_document({
    "document_id": "ml_paper1",
    "content": "Convolutional neural networks improve image recognition accuracy.",
    "metadata": {
        "year": 2020,
        "field": "computer vision",
        "complexity": "advanced"
    }
})

# Search similar documents
search_similar({
    "query": "machine learning models",
    "num_results": 2,
    "metadata_filter": {
        "year": 2020,
        "field": "computer vision"
    }
})

오류 처리

서버는 일반적인 시나리오에 대해 명확한 오류 메시지를 제공합니다.

Document already exists [id=X]
Document not found [id=X]
Invalid input: Missing document_id or content
Invalid filter
Operation failed: [details]

개발

테스트

대화형 테스트를 위해 MCP Inspector를 실행하세요.

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory C:/MCP/server/community/chroma run chroma

검사관 웹 인터페이스를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- CRUD 작업 테스트
- 검색 기능 확인
- 오류 처리 확인
- 서버 로그 모니터링

건물

종속성 업데이트:

uv compile pyproject.toml

패키지 빌드:

uv build

기여하다

참여를 환영합니다! 자세한 내용은 참여 지침을 참조하세요.

코드 스타일
테스트 요구 사항
풀 리퀘스트 프로세스

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

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-

security - not tested

A

license - permissive license

-

quality - not tested

Chroma를 통해 벡터 데이터베이스 기능을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버로, 의미적 문서 검색, 메타데이터 필터링, 영구 저장소를 통한 문서 관리가 가능합니다.

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Chroma MCP Server