Integrace Pinecone MCP Serveru

Co dělá “Pinecone” MCP Server?

Pinecone MCP (Model Context Protocol) Server je specializovaný nástroj, který propojuje AI asistenty s vektorovými databázemi Pinecone a umožňuje plynulé čtení i zápis dat pro efektivnější vývojové workflowy. Jako prostředník umožňuje Pinecone MCP Server AI klientům provádět úkoly jako sémantické vyhledávání, načítání dokumentů a správu databáze v rámci indexu Pinecone. Podporuje operace jako dotazování na podobné záznamy, správu dokumentů i upsert nových embeddingů. Tato schopnost je zvláště cenná pro aplikace využívající Retrieval-Augmented Generation (RAG), protože zjednodušuje integraci kontextových dat do AI workflowů a automatizuje komplexní interakce s daty.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné explicitní šablony promptů.

Seznam zdrojů

• Pinecone Index: Hlavní zdroj umožňující čtení a zápis dat.
• Resource dokumentu: Představuje dokumenty uložené v indexu Pinecone, které lze číst nebo vypisovat.
• Resource záznamu: Jednotlivé záznamy v indexu Pinecone, které lze vyhledávat nebo upsertovat.
• Resource statistik Pinecone: Zpřístupňuje statistiky o indexu Pinecone, jako jsou počty záznamů, dimenze a jmenné prostory.

Seznam nástrojů

• semantic-search: Vyhledává záznamy v indexu Pinecone pomocí sémantické podobnosti.
• read-document: Načte konkrétní dokument z indexu Pinecone.
• list-documents: Vypíše všechny dokumenty aktuálně uložené v indexu Pinecone.
• pinecone-stats: Získá statistiky o indexu Pinecone, včetně počtu záznamů, jejich dimenzí a jmenných prostorů.
• process-document: Zpracuje dokument na části, vygeneruje embeddingy a uloží je do indexu Pinecone.

Případy použití tohoto MCP serveru

• Správa databáze: Efektivní čtení, zápis a správa vektorových dat v rámci indexu Pinecone pro rozsáhlé AI aplikace.
• Sémantické vyhledávání: Umožňuje AI asistentům provádět sémantická vyhledávání nad uloženými dokumenty a vracet nejrelevantnější shody dle vektorové podobnosti.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Integrace externích znalostí do workflowů LLM načítáním relevantního kontextu z indexu Pinecone pro informovanější AI odpovědi.
• Dělení dokumentů a embedding: Automaticky rozděluje dokumenty, generuje embeddingy a vkládá je do Pinecone, čímž zjednodušuje workflow pro vyhledávání a načítání dokumentů.
• Monitorování indexu a statistiky: Získávejte v reálném čase přehled o stavu a výkonu indexu Pinecone, což napomáhá optimalizaci a ladění.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python a Node.js.
2. Najděte svůj konfigurační soubor pro Windsurf.
3. Přidejte Pinecone MCP Server pomocí následujícího JSON úryvku:

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

4. Uložte konfigurační soubor a restartujte Windsurf.
5. Ověřte zobrazení nástrojů Pinecone MCP Serveru v rozhraní.

Zabezpečení API klíčů pomocí proměnných prostředí:

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

Claude

1. Nainstalujte Pinecone MCP Server pomocí Pythonu (např. pip install mcp-pinecone).
2. Upravte konfiguraci Claude a přidejte server:

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

3. Uložte konfiguraci a restartujte Claude.
4. Ověřte, že server běží a je dostupný jako nástroj.

Cursor

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python a mcp-pinecone.
2. Přejděte do svého konfiguračního souboru Cursor.
3. Vložte následující položku MCP serveru:

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

4. Uložte změny a restartujte Cursor.
5. Zkontrolujte v seznamu nástrojů operace Pinecone.

Cline

1. Ověřte instalaci Pythonu a mcp-pinecone.
2. Otevřete konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte Pinecone MCP Server takto:

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

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ujistěte se, že máte přístup k nástrojům Pinecone.

Poznámka: Vždy zabezpečte API klíče a citlivé hodnoty pomocí proměnných prostředí, jak je ukázáno výše.

Jak tento MCP použít ve flowech

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojte ji s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci může AI agent využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “pinecone-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Náš názor

Pinecone MCP Server je dobře zdokumentovaný, zpřístupňuje jasné zdroje i nástroje a obsahuje přehledné pokyny pro integraci i zabezpečení API klíčů. Postrádá však explicitní šablony promptů a dokumentaci k podpoře vzorkování či roots. Celkově jde o praktický a hodnotný server pro RAG a workflowy s Pinecone, přesto by šlo vylepšit o více příkladů workflowů a pokročilé funkce.

Hodnocení: 8/10

MCP Skóre