Chroma MCP
by Chroma
Búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo y filtrado por metadatos para IA vía la base de datos de embeddings Chroma
database Python Intermedio Auto-hospedable Sin API key
⭐ 500 stars 📅 Actualizado: hace 1m
Descripción
Servidor MCP oficial para Chroma, la base de datos de embeddings open-source. Permite a los modelos de IA aprovechar búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo y filtrado por metadatos para generación aumentada por recuperación (RAG) y memoria semántica. Gestiona colecciones, añade y consulta documentos con embeddings, actualiza y elimina entradas, y realiza búsquedas semánticas con opciones avanzadas de filtrado. Soporta múltiples funciones de embedding incluyendo Cohere, OpenAI, Jina, VoyageAI y Roboflow, dándote flexibilidad en cómo se vectorizan los documentos. Se ejecuta localmente sin necesidad de API key, haciéndolo ideal para despliegues que priorizan la privacidad.
✅ Ideal para
Desarrolladores que construyen aplicaciones RAG o sistemas de memoria semántica que necesitan ejecutarse localmente
⏭️ No recomendado si
Necesitas una base de datos vectorial cloud gestionada con escalado integrado
💡 Casos de uso
- Construir pipelines RAG donde la IA recupera contexto relevante de una colección de documentos
- Crear memoria semántica para asistentes de IA que persista entre conversaciones
- Buscar en bases de código o documentación por significado en lugar de palabras clave exactas
- Gestionar y consultar grandes colecciones de documentos embebidos con filtros de metadatos
👍 Ventajas
- ✓ No requiere API key — se ejecuta completamente en local para máxima privacidad
- ✓ Soporta múltiples proveedores de embeddings (Cohere, OpenAI, Jina, VoyageAI, Roboflow)
- ✓ Gestión completa de colecciones con 12 herramientas dedicadas
- ✓ Búsqueda vectorial combinada con filtrado de metadatos para recuperación precisa
👎 Desventajas
- ✗ Requiere runtime de Python y uvx para la instalación
- ✗ Solo local por defecto — sin opción de hosting cloud integrada
- ✗ La calidad de los embeddings depende de la función de embedding elegida y su configuración
🔧 Herramientas expuestas (12 herramientas)
| Tool | Categoría | Descripción |
|---|---|---|
| add_documents | data | Añadir documentos con embeddings y metadatos a una colección |
| get_documents | data | Recuperar documentos específicos por ID o filtro |
| update_documents | data | Actualizar documentos existentes en una colección |
| delete_documents | data | Eliminar documentos de una colección por ID o filtro |
| list_collections | management | Listar todas las colecciones disponibles en la base de datos Chroma |
| create_collection | management | Crear una nueva colección con la función de embedding especificada |
| modify_collection | management | Modificar configuración y metadatos de la colección |
| delete_collection | management | Eliminar una colección completa de la base de datos |
| peek_collection | observation | Previsualizar una muestra de documentos en una colección |
| get_collection_info | observation | Obtener información detallada sobre una colección |
| get_collection_count | observation | Obtener el número de documentos en una colección |
| query_documents | search | Realizar búsqueda semántica entre documentos de una colección |
⚡ Instalación
Requisitos previos:
- • python v3.10+
Consulta la documentación de Claude Code para configurar este MCP server.
💡 Consejos y trucos
Instala con uvx chroma-mcp para el setup más simple. Elige tu función de embedding según tu caso de uso — los embeddings de OpenAI son geniales para texto general, mientras que Roboflow es mejor para contenido relacionado con imágenes. Usa el filtrado por metadatos para acotar resultados antes de la búsqueda semántica para mejor rendimiento.
🔄 Alternativas
Info rápida
- Autor
- Chroma
- Licencia
- Apache-2.0
- Runtime
- Python 3.10+
- Transporte
- stdio
- Categoría
- database
- Dificultad
- Intermedio
- Auto-hospedable
- ✅
- Auth
- —
- Docker
- —
- Versión
- latest
- Actualizado
- 28 feb 2026
Compatibilidad con clientes
- ✅ Claude Code
- ✅ Cursor
- ❓ VS Code Copilot
- ❓ Gemini CLI
- ❓ Windsurf
- ❓ Cline
- ❓ JetBrains AI
- ❓ Warp
Plataformas
🍎 macOS 🐧 Linux 🪟 Windows