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Chroma MCP Server

Chroma MCP Server

本地服务
github.com/djm81数据库2574 周前更新

关于 Chroma MCP Server

Chroma MCP Server 是面向 ChromaDB 的 MCP 服务,用于在 Cursor 等环境中为 AI 辅助开发建立可检索的持久化工作记忆。它可以保存决策与经验,并在后续会话中召回相关上下文。

主要功能

  1. 01持久化与可检索的工作记忆
  2. 02自动记录 AI 对话与上下文
  3. 03代码变更索引与语义分块
  4. 04对话与代码变更双向关联
  5. 05支持临时与持久化存储模式

适用场景

  1. 01在 Cursor 中跨会话召回过往决策
  2. 02记录开发过程中的对话与代码变更
  3. 03基于测试失败记录并沉淀经验

MCP 相关

该项目是 MCP 服务,向 MCP 客户端暴露用于保存和检索开发上下文的工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"chroma_mcp_server": {
"command": "uvx",
"args": [
"chroma-mcp-server"
],
"env": {
"CHROMA_CLIENT_TYPE": "<CHROMA_CLIENT_TYPE>",
"LOG_LEVEL": "<LOG_LEVEL>",
"MCP_LOG_LEVEL": "<MCP_LOG_LEVEL>"
}
}
}
}
启动命令uvx chroma-mcp-server
需要配置的环境变量
CHROMA_CLIENT_TYPE
LOG_LEVEL
MCP_LOG_LEVEL

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypichroma-mcp-server

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Chroma MCP 服务

CI codecov PyPI - Version

一个面向 Chroma(开源嵌入数据库)的 Model Context Protocol (MCP) 服务集成。

概述

Chroma MCP 服务为 AI 辅助开发创建一个持久、可搜索的“工作记忆”:

  • 自动上下文召回: AI 助手可以查询过往会话中的相关信息
  • 开发者管理的持久化: 通过 MCP 将关键决策和洞察存储到 ChromaDB
  • 第二大脑集成: 与 IDE 工作流集成,打造统一的知识中心

主要特性:

  • 自动化代码库索引: 跟踪并索引代码变更
  • 自动化聊天记录: 记录 AI 交互,并增强上下文捕获(代码 diff、工具调用序列)
  • 双向链接: 将讨论与代码变更关联起来,以追踪功能的演进过程
  • 语义化代码分块: 保留逻辑代码结构,以实现更有意义的上下文检索
  • 工作记忆工具: 用于捕获和检索开发上下文的 MCP 命令
  • 验证系统: 对代码变更和学习提升进行基于证据的验证
  • 自动化测试驱动学习: 从测试失败到验证修复并提升学习的全自动工作流。请参阅 Pytest 插件使用指南,将此功能集成到你的项目中。

更多详情请参阅第二大脑入门指南。

快速开始

安装
# Basic installation
pip install chroma-mcp-server

# Full installation with all embedding models
pip install "chroma-mcp-server[full]"
运行
# With in-memory storage (data lost on restart)
chroma-mcp-server --client-type ephemeral

# With persistent storage
chroma-mcp-server --client-type persistent --data-dir ./my_data
Cursor 集成

在项目根目录中添加或修改 .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "chroma": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "chroma-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CHROMA_CLIENT_TYPE": "persistent",
        "CHROMA_DATA_DIR": "/path/to/your/data",
        "CHROMA_LOG_DIR": "/path/to/your/logs",
        "LOG_LEVEL": "INFO",
        "MCP_LOG_LEVEL": "INFO",
        "MCP_SERVER_LOG_LEVEL": "INFO"
      }
    }
  }
}

近期改进

  • 增强的上下文捕获: 自动提取代码 diff、工具调用序列,并赋予置信度评分
  • 双向链接: 在聊天讨论与代码变更之间创建可导航的连接
  • 语义化代码分块: 使用逻辑边界(函数、类)而非固定大小的分块
  • 服务端时间戳强制: 确保所有集合中的时间戳一致
  • 自动创建集合: 服务启动时会自动创建必要的集合(例如 chat_history_v1、codebase_v1),如果它们尚不存在。
  • 增强的日志系统: 按执行生成日志文件,防止在 stdio 模式下污染 JSON 通信
  • 嵌入函数管理: 提供在更改嵌入函数时更新集合元数据的工具
  • 集合设置命令: 简化以一致配置创建多个集合的过程
  • 自动提升工作流: 简化派生学习的提升流程,自动处理高置信度条目
  • 智能默认值: 交互式提升,根据上下文为所有字段提供智能默认值
  • 低置信度警告: 对可能需要更仔细审查的条目提供可视化指示
  • 自动化测试工作流: 全自动捕获测试失败、监控修复并验证学习提升

文档

完整文档位于 docs 目录:

许可证

Chroma MCP Server 采用带 Commons Clause 的 MIT 许可证授权。这意味着你可以:

✅ 允许:

  • 将 Chroma MCP Server 用于任何目的(个人、商业、学术)
  • 修改代码
  • 分发副本
  • 创建并销售使用 Chroma MCP Server 构建的产品

❌ 不允许:

  • 销售 Chroma MCP Server 本身
  • 将 Chroma MCP Server 作为托管服务提供
  • 基于 Chroma MCP Server 创建竞争产品

有关完整许可证文本,请参阅 LICENSE.md 文件。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。