خادم Pinecone Assistant MCP

ماذا يفعل خادم “Pinecone Assistant” MCP؟

خادم Pinecone Assistant MCP هو تنفيذ لبروتوكول Model Context Protocol (MCP) مصمم لاسترجاع المعلومات من مساعد Pinecone. يُمكن المساعدات الذكية من الاتصال بقاعدة بيانات المتجهات من Pinecone وميزات المساعد الخاصة بها، مما يسمح بسير عمل تطوير متقدم مثل البحث الدلالي، واسترجاع المعلومات، والاستعلامات متعددة النتائج. من خلال كونه جسرًا بين عملاء الذكاء الاصطناعي وواجهة برمجة تطبيقات Pinecone Assistant، يمكّن مهام مثل البحث في قواعد المعرفة، والرد على الاستفسارات، ودمج قدرات قاعدة بيانات المتجهات في سير عمل الذكاء الاصطناعي الأوسع. الخادم قابل للتهيئة ويمكن نشره عبر Docker أو بناؤه من المصدر، مما يجعله مناسبًا للتكامل في بيئات تطوير الذكاء الاصطناعي المختلفة.

قائمة القوالب (Prompts)

لم يتم ذكر أي قوالب أو نماذج prompts في التوثيق أو ملفات المستودع المتاحة.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة موصوفة في التوثيق أو ملفات المستودع المتاحة.

قائمة الأدوات

لا توجد أدوات أو أسماء أدوات صريحة موصوفة في التوثيق أو ملفات المستودع المتاحة.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• دمج البحث الدلالي: يمكن للمطورين تعزيز وكلاء الذكاء الاصطناعي بالقدرة على إجراء عمليات بحث دلالي عبر مجموعات بيانات ضخمة باستخدام إمكانيات البحث بالمتجهات من Pinecone.
• استعلام قاعدة المعرفة: بناء مساعدين يسترجعون معلومات ذات صلة سياقية من قواعد المعرفة المؤسسية المخزنة في Pinecone.
• استرجاع نتائج متعددة: ضبط واسترجاع نتائج متعددة ذات صلة باستفسارات المستخدم، لتحسين جودة استجابات المساعد الذكي.
• تعزيز سير عمل الذكاء الاصطناعي: دمج خادم MCP في أدوات التطوير الحالية (مثل Claude أو Cursor) لتوفير وصول في الوقت الفعلي إلى المعرفة الخارجية والبحث بالمتجهات.
• الوصول الآمن لواجهة برمجة التطبيقات: إدارة مفاتيح API ونقاط النهاية بأمان أثناء الاستفادة من Pinecone Assistant لمهام التطوير والبحث المختلفة.

كيفية إعداده

Windsurf

لا توجد تعليمات تثبيت خاصة بـ Windsurf مذكورة في التوثيق المتاح.

Claude

1. تأكد من تثبيت Docker لديك.
2. احصل على مفتاح واجهة برمجة التطبيقات الخاص بك من Pinecone Console.
3. اعثر على مضيف واجهة برمجة تطبيقات Pinecone Assistant (من صفحة تفاصيل المساعد في الكونسول).
4. أضف التالي إلى ملف claude_desktop_config.json لديك:

{
  "mcpServers": {
    "pinecone-assistant": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "PINECONE_API_KEY",
        "-e",
        "PINECONE_ASSISTANT_HOST",
        "pinecone/assistant-mcp"
      ],
      "env": {
        "PINECONE_API_KEY": "<YOUR_PINECONE_API_KEY_HERE>",
        "PINECONE_ASSISTANT_HOST": "<YOUR_PINECONE_ASSISTANT_HOST_HERE>"
      }
    }
  }
}

5. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Claude Desktop.

تأمين مفاتيح API

يتم تعيين مفاتيح API والمتغيرات الحساسة في كتلة env كما هو موضح أعلاه، مما يبقيها خارج سطر الأوامر وملفات الإعدادات.

Cursor

لا توجد تعليمات تثبيت خاصة بـ Cursor مذكورة في التوثيق المتاح.

Cline

لا توجد تعليمات تثبيت خاصة بـ Cline مذكورة في التوثيق المتاح.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

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

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

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

بمجرد التكوين، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي الآن من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “pinecone-assistant” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

رأينا

استنادًا إلى التوثيق المتاح، فإن خادم Pinecone Assistant MCP موثق جيدًا للإعداد والاستخدام الأساسي، لكنه يفتقر للتفاصيل حول قوالب prompts، الموارد، والأدوات الخاصة ببروتوكول MCP. من السهل دمجه مع Claude Desktop ويوفر إرشادات حول تأمين مفاتيح API، لكنه قد يحتاج إلى مزيد من الميزات والتوثيق الخاصة بـ MCP للاستخدام الشامل.

التقييم: 5/10
الخادم قوي من ناحية تكامل Pinecone والأمان، لكن وجود ثغرات في التوثيق فيما يخص أساسيات وميزات MCP يحد من فائدته الأشمل.

تقييم MCP