تكامل خادم Pinecone MCP

ماذا يفعل خادم “Pinecone” MCP؟

يعد خادم Pinecone MCP (بروتوكول سياق النموذج) أداة متخصصة تربط مساعدات الذكاء الاصطناعي بقواعد بيانات Pinecone الموجهة بالمتجهات، مما يمكّن من قراءة وكتابة البيانات بسلاسة لتعزيز سير عمل التطوير. من خلال العمل كوسيط، يتيح خادم Pinecone MCP للعملاء تنفيذ مهام مثل البحث الدلالي، واسترجاع المستندات، وإدارة قاعدة البيانات داخل فهرس Pinecone. يدعم عمليات مثل الاستعلام عن سجلات متشابهة، وإدارة المستندات، وإدراج تضمينات جديدة. تعد هذه الإمكانيات ذات قيمة كبيرة للتطبيقات التي تعتمد على توليد الاسترجاع المعزز (RAG)، حيث تسهل دمج البيانات السياقية في سير عمل الذكاء الاصطناعي وتؤتمت التفاعلات المعقدة مع البيانات.

قائمة القوالب

لا توجد قوالب مطالبات محددة صراحة في المستودع.

قائمة الموارد

• فهرس Pinecone: المورد الرئيسي الذي يتيح قراءة وكتابة البيانات.
• مورد المستندات: يمثل المستندات المخزنة داخل فهرس Pinecone والتي يمكن قراءتها أو سردها.
• مورد السجلات: السجلات الفردية داخل فهرس Pinecone والتي يمكن البحث فيها أو إدراجها.
• مورد إحصائيات Pinecone: يتيح الإطلاع على إحصائيات حول فهرس Pinecone، مثل عدد السجلات، والأبعاد، والمساحات الاسمية.

قائمة الأدوات

• semantic-search: يبحث عن السجلات في فهرس Pinecone باستخدام التشابه الدلالي.
• read-document: يقرأ مستنداً محدداً من فهرس Pinecone.
• list-documents: يسرد جميع المستندات المخزنة حالياً في فهرس Pinecone.
• pinecone-stats: يسترجع إحصائيات حول فهرس Pinecone، بما في ذلك عدد السجلات، وأبعادها، والمساحات الاسمية.
• process-document: يعالج مستنداً إلى أجزاء، ويولد تضمينات، ويدرجها في فهرس Pinecone.

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

• إدارة قواعد البيانات: قراءة وكتابة وإدارة بيانات المتجهات بكفاءة داخل فهرس Pinecone، لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق.
• البحث الدلالي: تمكين مساعدات الذكاء الاصطناعي من إجراء عمليات بحث دلالي في المستندات المخزنة، وإرجاع النتائج الأكثر صلة بناءً على تشابه المتجهات.
• توليد الاسترجاع المعزز (RAG): دمج المعرفة الخارجية في سير عمل النماذج اللغوية الكبيرة عبر استرجاع السياق المناسب من فهرس Pinecone لإثراء ردود الذكاء الاصطناعي.
• تقطيع المستندات والتضمين: تقسيم المستندات تلقائياً، وتوليد تضمينات، وإدراجها في Pinecone، مما يبسط سير عمل البحث عن المستندات واسترجاعها.
• مراقبة الفهرس والإحصائيات: الحصول على رؤى في الوقت الحقيقي حول صحة وأداء فهرس Pinecone، مما يساعد على التحسين وحل المشكلات.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Python وNode.js لديك.
2. حدد موقع ملف إعدادات Windsurf الخاص بك.
3. أضف خادم Pinecone MCP باستخدام المقطع التالي من JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "pinecone-mcp": {
         "command": "mcp-pinecone",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. احفظ ملف الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من وجود أدوات خادم Pinecone MCP في الواجهة.

تأمين مفاتيح API باستخدام متغيرات البيئة:

{
  "mcpServers": {
    "pinecone-mcp": {
      "command": "mcp-pinecone",
      "env": {
        "PINECONE_API_KEY": "your_api_key"
      },
      "inputs": {
        "index_name": "your_index"
      }
    }
  }
}

Claude

1. قم بتثبيت خادم Pinecone MCP باستخدام بايثون (مثال: pip install mcp-pinecone).
2. عدّل إعدادات Claude لإضافة الخادم:

   {
     "mcpServers": {
       "pinecone-mcp": {
         "command": "mcp-pinecone",
         "args": []
       }
     }
   }
   

3. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Claude.
4. تأكد من تشغيل الخادم وإمكانية الوصول إليه كأداة.

Cursor

1. تأكد من تثبيت Python وmcp-pinecone.
2. توجه إلى ملف إعدادات Cursor الخاص بك.
3. أضف إدخال خادم MCP التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "pinecone-mcp": {
         "command": "mcp-pinecone",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من قائمة الأدوات لعمليات Pinecone.

Cline

1. تحقق من تثبيت Python وmcp-pinecone.
2. افتح ملف إعدادات Cline.
3. أضف خادم Pinecone MCP بهذا الشكل:

   {
     "mcpServers": {
       "pinecone-mcp": {
         "command": "mcp-pinecone",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cline.
5. تأكد من إمكانية الوصول إلى أدوات Pinecone.

ملاحظة: احرص دائماً على تأمين مفاتيح API والقيم الحساسة باستخدام متغيرات البيئة كما هو موضح أعلاه.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى تدفقك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق من JSON:

{
  "pinecone-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بمجرد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي الآن من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وإمكاناته. تأكد من تغيير “pinecone-mcp” إلى اسم خادم MCP الخاص بك وتحديث عنوان URL ليطابق خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

رأينا

خادم Pinecone MCP موثق جيداً، ويعرض موارد وأدوات واضحة، ويتضمن تعليمات قوية للتكامل وتأمين مفاتيح API. ومع ذلك، يفتقر لقوالب مطالبات صريحة ووثائق حول دعم العينة أو الجذور. بشكل عام، هو خادم عملي وذو قيمة لسير عمل RAG وPinecone، لكنه قد يتحسن بالمزيد من أمثلة سير العمل وميزات متقدمة.

التقييم: 8/10

تقييم MCP