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+

Related MCP server: Chroma MCP Server

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

1. 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

1. 서버를 시작합니다:

uv run chroma

2. 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

1. 대화형 테스트를 위해 MCP Inspector를 실행하세요.

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

2. 검사관 웹 인터페이스를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

   • CRUD 작업 테스트

   • 검색 기능 확인

   • 오류 처리 확인

   • 서버 로그 모니터링

건물

1. 종속성 업데이트:

uv compile pyproject.toml

2. 패키지 빌드:

uv build

기여하다

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특허

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