Pinecone MCP Server-integration

Hvad gør “Pinecone” MCP Serveren?

Pinecone MCP (Model Context Protocol) Serveren er et specialiseret værktøj, der forbinder AI-assistenter med Pinecone-vektordatabaser og muliggør problemfri læsning og skrivning af data for forbedrede udviklingsarbejdsgange. Ved at fungere som mellemled kan Pinecone MCP Serveren lade AI-klienter udføre opgaver som semantisk søgning, dokumenthentning og databasestyring i et Pinecone-indeks. Den understøtter operationer som forespørgsler på lignende poster, dokumenthåndtering og indsættelse af nye embeddings. Denne funktionalitet er især værdifuld for applikationer med Retrieval-Augmented Generation (RAG), da den forenkler integrationen af kontekstuelle data i AI-arbejdsgange og automatiserer komplekse data-interaktioner.

Liste over Prompts

Der nævnes ingen eksplicitte promptskabeloner i repositoriet.

Liste over Ressourcer

• Pinecone-indeks: Den primære ressource, der muliggør læsning og skrivning af data.
• Dokumentressource: Repræsenterer dokumenter lagret i Pinecone-indekset, som kan læses eller listes.
• Record-ressource: Individuelle poster i Pinecone-indekset, som kan søges frem eller opdateres.
• Pinecone Stats-ressource: Viser statistik om Pinecone-indekset, såsom antal poster, dimensioner og navnerum.

Liste over Værktøjer

• semantic-search: Søger efter poster i Pinecone-indekset via semantisk lighed.
• read-document: Læser et specifikt dokument fra Pinecone-indekset.
• list-documents: Viser alle dokumenter, der aktuelt er gemt i Pinecone-indekset.
• pinecone-stats: Henter statistik om Pinecone-indekset, inkl. antal poster, deres dimensioner og navnerum.
• process-document: Behandler et dokument i bidder, genererer embeddings og indsætter dem i Pinecone-indekset.

Anvendelsesformål for denne MCP Server

• Databasestyring: Effektivt læse, skrive og håndtere vektordata i et Pinecone-indeks, med støtte til store AI-applikationer.
• Semantisk søgning: Gør det muligt for AI-assistenter at udføre semantiske søgninger i lagrede dokumenter og returnere de mest relevante resultater baseret på vektorligning.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Integrer ekstern viden i LLM-arbejdsgange ved at hente relevant kontekst fra Pinecone-indekset til at informere AI-svar.
• Dokumentopdeling og embedding: Opdel automatisk dokumenter, generér embeddings og indsæt dem i Pinecone – og gør arbejdsgangen med dokumentsøgning og hentning lettere.
• Indeksmonitorering og statistik: Få realtidsindsigt i Pinecone-indeksets helbred og ydeevne, hvilket hjælper med optimering og fejlfinding.

Sådan opsætter du det

Windsurf

1. Sørg for, du har Python og Node.js installeret.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj Pinecone MCP Serveren med følgende JSON-udsnit:

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

4. Gem konfigurationsfilen og genstart Windsurf.
5. Kontrollér, at Pinecone MCP Server-værktøjerne vises i grænsefladen.

Sikr API-nøgler med miljøvariabler:

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

Claude

1. Installer Pinecone MCP Serveren med Python (fx pip install mcp-pinecone).
2. Redigér din Claude-konfiguration og tilføj serveren:

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

3. Gem konfigurationen og genstart Claude.
4. Bekræft, at serveren kører og er tilgængelig som værktøj.

Cursor

1. Sørg for, at Python og mcp-pinecone er installeret.
2. Gå til din Cursor-konfigurationsfil.
3. Indsæt følgende MCP server-indgang:

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

4. Gem ændringer og genstart Cursor.
5. Tjek værktøjslisten for Pinecone-operationer.

Cline

1. Verificér installation af Python og mcp-pinecone.
2. Åbn Clines konfigurationsfil.
3. Tilføj Pinecone MCP Serveren med:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Kontrollér, at du har adgang til Pinecone-værktøjer.

Bemærk: Sikr altid API-nøgler og følsomme værdier med miljøvariabler som vist ovenfor.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du begynde med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “pinecone-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Pinecone MCP Serveren er veldokumenteret, tilbyder tydelige ressourcer og værktøjer samt solide instruktioner til integration og sikkerhed af API-nøgler. Dog mangler der eksplicitte promptskabeloner og dokumentation om sampling eller rod-understøttelse. Overordnet set er det en praktisk og værdifuld server til RAG og Pinecone-arbejdsgange, men den kunne forbedres med flere arbejdsgangseksempler og avancerede funktioner.

Vurdering: 8/10

MCP Score