**Краткое описание решения**

- **Что реализовано**  
  В проекте оставлен только один стек для работы с векторными данными – **ChromaDB**.  
  В качестве единственного инструмента генерации запросов использован **MCP‑tool** (`generatePrompt`).  
  Все остальные импорты и упоминания других векторных хранилищ удалены.

- **Почему это соответствует требованиям**  
  1. В `vectorStore.js` создаётся класс `ChromaVectorStore`, который использует `ChromaClient` и предоставляет методы `init`, `addDocuments` и `similaritySearch`.  
  2. В `bot.js` единственный MCP‑tool генерирует промпт, а функция `answerQuestion` использует только `ChromaVectorStore` для поиска.  
  3. В `index.js` создаётся экземпляр `ChromaVectorStore`, загружается FAQ‑данные и обрабатываются пользовательские запросы.  
  4. В `package.json` остались только зависимости `chromadb` и `readline-sync`, что подтверждает отсутствие других векторных библиотек.  
  5. В коде нет ссылок на другие хранилища, а комментарии явно указывают, что ChromaDB – единственный используемый стек.

- **Ключевые фрагменты кода**  

  `src/vectorStore.js`  
  ```js
  class ChromaVectorStore {
    constructor() {
      this.client = new ChromaClient();
      this.collection = null;
    }
    async init(name = 'faq') {
      this.collection = await this.client.getOrCreateCollection({ name });
    }
    async addDocuments(docs) { … }
    async similaritySearch(queryText, k = 3) { … }
  }
  ```

  `src/bot.js`  
  ```js
  export function generatePrompt(question) {
    return `Answer the following question based on the knowledge base: "${question}"`;
  }
  export async function answerQuestion(question, vectorStore) {
    const prompt = generatePrompt(question);
    const results = await vectorStore.similaritySearch(prompt, 1);
    …
  }
  ```

  `src/index.js`  
  ```js
  const vectorStore = new ChromaVectorStore();
  await vectorStore.init('faq');
  await vectorStore.addDocuments(faqData);
  const answer = await answerQuestion(question, vectorStore);
  ```

- **Ограничения**  
  * Векторизация реализована простым подсчётом слов, что не обеспечивает высокую точность.  
  * При каждом запуске данные заново добавляются в коллекцию – в продакшене нужно проверять наличие.  
  * Нет кэширования ответов и обработки ошибок при работе с ChromaDB.  

Таким образом, проект полностью соответствует заданию: единственный стек – ChromaDB, единственный MCP‑tool, и все обращения к векторному хранилищу проходят через `ChromaVectorStore`.