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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。
他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。
すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。
各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。
1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。
1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。
驚きではなく、一時停止する支出制限。
各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。
3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。
厳選セット · 7機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-04
このセットには4機能あります。
Chromaで使える7機能の一部です。
- 01
コレクション一覧の取得
指定されたテナントデータベース内にある、定義済みのすべてのベクトルコレクションをリストアップします。
- 02
接続状態の確認
Chroma APIノードに対するネットワークの可用性を検証し、接続が正常であることを確認します。
- 03
コレクション設定の取得
特定のベクトルコレクションに設定されている論理的な構成情報を特定します。
- 04
ドキュメントのプレビュー
データベース内のドキュメントの一部を抽出して、内容のプレビューを表示します。
05-07
このセットには3機能あります。
Chromaで使える7機能の一部です。
- 05
ドキュメント数のカウント
格納されているドキュメントの総数を集計し、構造的なトラッキングを行います。
- 06
ドキュメントの取得
指定された配列内にある正確なドキュメント本体とセマンティックなコンテキストを取得します。
- 07
ベクトル検索の実行
高次元のセマンティッククラスタリングに一致する、正確な論理範囲を特定して検索します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Debugging RAG Pipelines
Use the agent to peek at documents to see if the retrieved context actually matches the user query.
Data Integrity Checks
Run document counts to verify that your ingestion pipeline is correctly populating collections.
System Health Monitoring
Check the heartbeat of your Chroma nodes to ensure your vector store is ready for requests.
Environment Validation
Switch between different databases to confirm that staging data is isolated from production.
タスクを自動化
Chromaを一つのタスクに働かせる。
このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化:ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。
1つのConnector、すべてのAI
Chromaは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。
これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。
実測値、推定値ではない
平均877ms。本番環境で高速。
Chromaは本番サービスに対して毎日チェックされています。
- 最速日
- 657ms
- 最遅日
- 1064ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+62%
クライアントを接続
1つのURL。すべてのクライアント。
Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。7個の機能がすぐに使えます。
プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません
vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Chroma のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。
このトークンは Chroma のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。
Chroma Connector
準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_aUtliGRmHCVn8DepMSRkGx8uw3Df2TS9KO1N5DG4/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Chroma capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"chroma-vector-db-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_aUtliGRmHCVn8DepMSRkGx8uw3Df2TS9KO1N5DG4/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法
Claude向けのガイド付きセットアップ? ChromaをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Chromaユーザーが任せたい仕事のために。
AIアプリケーションの開発やデータ管理を行うエンジニアおよびプロダクトマネージャーに最適です。
- 01
AIデベロッパー
Pythonスクリプトを書かずに、自然言語を用いてベクトル検索ロジックのテストやデバッグを行いたい方。
- 02
データエンジニア
異なる環境間でのコレクションのボリュームや、メタデータの整合性を監査したい方。
- 03
プロダクトマネージャー
AIエージェントに提供されているコンテキストの内容を、保存された埋め込みデータから直接確認したい方。
- 04
DevOpsチーム
自動化されたハートビートを通じて、インスタンスの接続性と稼働状況を監視したい方。
FAQ
Chromaユーザーからのよくある質問。
- 01
Can I use this with a self-hosted Chroma instance?
Yes. You can connect to both Chroma Cloud and self-hosted instances by providing the correct URL and API Key.
- 02
What AI clients can I use with this MCP?
You can use this with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.
- 03
How do I check if my Chroma database is running?
You can use the check_heartbeat capability to validate network availability and connectivity to your Chroma nodes.
- 04
Can I manage multiple environments?
Yes. The MCP allows you to switch between different tenants and databases to keep production and staging isolated.
- 05
Do I need to write code to search my embeddings?
No. You can perform high-dimensional semantic searches using the query_embeddings capability through natural language conversation.
- 06
Can my agent perform semantic search across my collections?
Yes. Provide the vector embedding array in JSON format, and your agent will return the closest document matches along with their distance metrics. It is the perfect way to test your RAG (Retrieval-Augmented Generation) logic without complex scripts.
- 07
How can I verify the health of my self-hosted Chroma instance?
Simply ask your agent to check the heartbeat. The agent performs a nanosecond-level responsiveness test against your API nodes, confirming the physical database is active and reachable from the gateway.
- 08
I manage multiple tenants. how do I switch between them?
You can define the tenant and database names during the setup phase. If you need to switch often, you can update the credentials in the dashboard. The agent uses these values for all collection and document operations to ensure strict isolation.
さがす
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