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Chroma MCP Server

官方
Chroma 的模型上下文协议服务端，为 AI 应用提供向量数据库能力。
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分类
数据库 第 43 / 58
Stars
★ 599 热门
传输方式
stdio（本地进程）
运行环境
Python
凭据
可选 API Key
许可证
Apache-2.0
最近提交
⚠
工具数
12
48FMRS · D

该服务端由 Chroma 团队官方维护，功能完整，集成方便。适合需要为 AI 应用添加向量记忆的开发者。但需要注意外部 API 和数据安全风险。

最强项 · 安装易用性 12/20 最弱项 · 可靠性 8/20

可靠性
8/20
安全与权限
8/20
维护活跃度
10/20
文档质量
10/20
安装易用性
12/20
查看各项评分依据
可靠性 8/20
依据README和项目描述，服务器声称支持多种客户端类型（临时、持久、HTTP、云）和多种工具，但静态审查无法验证实际行为。CI工作流和测试的存在能提高可靠性评分，但未提供具体证据，故评分上限为8。
安全与权限 8/20
API密钥处理建议通过环境变量或dotenv文件，但README示例中包括在命令行参数中传递API密钥（如cloud配置），这可能增加泄露风险。未发现恶意行为，但权限最小化和确认机制不明确，故评分为8。
维护活跃度 10/20
项目是chroma-core组织下的活跃仓库，拥有Apache-2.0许可证，非存档状态。星标数和开放问题表明社区参与，但无法从静态审查中验证提交频率、问题响应或依赖更新，故评分为10。
文档质量 10/20
README提供了安装、配置、客户端类型、工具列表和示例，覆盖了主要用法，但缺少详细的故障排除、限制说明和成本信息。文档总体清晰，但深度不足，故评分为10。
安装易用性 12/20
安装步骤清晰，主要通过uvx命令，提供了Claude Desktop配置示例。但不同客户端类型需要额外参数和环境变量，可能增加复杂性。由于无法执行验证，且静态证据不足以确认所有路径，故评分为12。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-08-07

查看 FMRS 评分方法 →

选型与风险

能访问什么访问网络连接数据库

适合谁

  • 需要与 Claude 等 MCP 兼容客户端集成的向量数据库场景。
  • 希望自托管 Chroma 并统一 API 的开发者和团队。
  • 需要持久化或云托管向量存储的 AI 应用。

不适合谁

  • 不适用于非向量数据库场景。
  • 不适用于需要关系型查询或复杂事务的应用。
  • 不适合对数据隐私要求极高且不能接受外部 API 调用的场景（使用外部嵌入函数时）。

所需权限

  • 文件系统访问（持久化客户端）用于存储数据。
  • 网络访问（HTTP 或云客户端）用于连接远程 Chroma 实例或外部嵌入 API。
  • 环境变量或配置文件中的 API 密钥（如 Cohere、OpenAI 等）用于调用外部嵌入模型。

风险与副作用

  • 外部嵌入 API 可能导致数据发送到第三方服务，存在数据泄露风险。
  • 自托管 HTTP 客户端若未正确配置认证，可能暴露敏感数据。
  • 持久化客户端需要确保数据目录的写权限和备份。

安装接入

准备工作

运行环境：Python

CHROMA_API_KEY 可选密钥 Chroma Cloud 的 API 密钥，从 Chroma Cloud 控制台获取。
CHROMA_CUSTOM_AUTH_CREDENTIALS 可选密钥 自托管实例的自定义认证凭据。
CHROMA_COHERE_API_KEY 可选密钥 使用 cohere 嵌入函数时的 Cohere API 密钥，从 Cohere 官网获取。
其他可选配置项（8 个）
CHROMA_CLIENT_TYPE 可选 选择客户端类型：ephemeral、persistent、http 或 cloud；本地内存运行时无需设置。
CHROMA_DATA_DIR 可选 持久化客户端的数据目录完整路径。
CHROMA_TENANT 可选 Chroma Cloud 的租户 ID，可在 Chroma Cloud 控制台获取。
CHROMA_DATABASE 可选 Chroma Cloud 的数据库名。
CHROMA_HOST 可选 自托管 Chroma 实例的主机地址。
CHROMA_PORT 可选 自托管 Chroma 实例的端口。
CHROMA_SSL 可选 是否启用 SSL 连接（如 "true"）。
CHROMA_DOTENV_PATH 可选 自定义 .env 文件路径，默认为工作目录下的 .chroma_env。
  1. 安装 Python 和 uv（或 pip）。
  2. 在 Claude Desktop 配置文件中添加 MCP 服务器配置，使用 uvx 运行 chroma-mcp。
  3. 根据需要配置客户端类型（默认临时，可通过参数切换为持久化、HTTP 或云）。
claude_desktop_config.json 
{
  "mcpServers": {
    "chroma": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "chroma-mcp"
      ]
    }
  }
}

以 Claude Desktop 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同（如 VS Code 使用 servers 字段），可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json
{
  "servers": {
    "chroma": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "chroma-mcp"
      ]
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json（VS Code 使用 servers 字段）。

Terminal
claude mcp add chroma -- uvx chroma-mcp

在终端运行；先把 <…> 占位符换成你自己的值。

生成并校验客户端配置

验证是否装好

在客户端工具列表中应能看到 chroma_list_collections 等 chroma_ 前缀的工具；运行一次 chroma_list_collections 若成功返回（即使为空列表），说明连接正常。

常见排障

  1. 确保已安装 uv 或正确设置 Python 环境。
  2. 检查 .env 文件或环境变量是否正确设置，特别是 API 密钥。
  3. 对于 HTTP 客户端，确认主机、端口和 SSL 配置正确，且服务可访问。
  4. 若使用持久化客户端，检查数据目录是否存在且可写。

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

  • 列出我 Chroma 数据库里的所有 collections
  • 创建一个名为 notes 的新 collection
  • 在这篇笔记 collection 中添加几个文档并加上元数据
  • 用语义搜索查询 collection 里与机器学习相关的文档

工具能力 12

chroma_list_collections 只读
列出所有集合，支持分页。
chroma_create_collection 写入
创建新集合，可配置 HNSW 参数和嵌入函数。
chroma_peek_collection 只读
查看集合中的样本文档。
chroma_get_collection_info 只读
获取集合的详细信息。
chroma_get_collection_count 只读
获取集合中的文档数量。
chroma_modify_collection 写入
修改集合的名称或元数据。
chroma_delete_collection 破坏性
删除集合。
chroma_add_documents 写入
添加文档，可附带元数据和自定义 ID。
展开其余 4 个工具
chroma_query_documents 只读
使用语义搜索查询文档，支持高级过滤。
chroma_get_documents 只读
按 ID 或过滤条件检索文档，支持分页。
chroma_update_documents 写入
更新现有文档的内容、元数据或嵌入向量。
chroma_delete_documents 破坏性
从集合中删除特定文档。

使用场景

为 LLM 应用添加长期记忆，存储和检索对话历史或知识库。
构建语义搜索功能，实现基于向量相似度的文档检索。
在开发环境中快速测试向量数据库功能，使用内存模式无需额外部署。

支持客户端

Claude Desktop

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

这是一个基于 Chroma 开源嵌入数据库的 MCP 服务端实现。它允许 AI 模型（如 LLM）通过标准化的模型上下文协议与 Chroma 交互，实现数据的存储、语义搜索和检索。支持临时（内存）、持久化、HTTP 自托管和云（Chroma Cloud）多种客户端类型，并提供集合管理、文档操作、向量搜索、全文搜索等功能。

同类可选方案

与其他 MCP 横向对比

源版本 98ff67589bdc 数据同步于 2026-10-11 查看 FMRS 评分方法