Pinecone Assistant MCP Server

Hvad gør “Pinecone Assistant” MCP Server?

Pinecone Assistant MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server-implementering designet til at hente information fra Pinecone Assistant. Den gør det muligt for AI-assistenter at forbinde til Pinecone vektordatabase og dens assistant-funktioner, hvilket gør det muligt at udvikle avancerede arbejdsgange som semantisk søgning, informationsindhentning og multi-resultat forespørgsler. Ved at fungere som bro mellem AI-klienter og Pinecone Assistant API, muliggør den opgaver som at søge i vidensbaser, besvare forespørgsler og integrere vektordatabasens funktioner i bredere AI-arbejdsgange. Serveren er konfigurerbar og kan implementeres via Docker eller bygges fra kildekode, hvilket gør den egnet til integration i forskellige AI-udviklingsmiljøer.

Liste over Prompter

Ingen promptskabeloner er nævnt i den tilgængelige dokumentation eller repository-filer.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er beskrevet i den tilgængelige dokumentation eller repository-filer.

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicitte værktøjer eller værktøjsnavne er beskrevet i den tilgængelige dokumentation eller repository-filer.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Semantisk Søgning Integration: Udviklere kan berige AI-agenter med evnen til at udføre semantisk søgning i store datasæt ved hjælp af Pinecone’s vektorsøgningsfunktioner.
• Forespørgsel af Vidensbase: Byg assistenter, som henter kontekstuelt relevant information fra organisatoriske vidensbaser lagret i Pinecone.
• Multi-resultat Indhentning: Konfigurer og indhent flere relevante resultater på brugerforespørgsler, hvilket forbedrer AI-assistentens svar.
• Forbedring af AI-arbejdsgange: Integrér MCP-serveren i eksisterende udviklingsværktøjer (såsom Claude eller Cursor) for at give AI-agenter realtidsadgang til ekstern viden og vektorsøgning.
• Sikker API-adgang: Håndter API-nøgler og endpoints sikkert, mens du udnytter Pinecone Assistant til forskellige udviklings- og forskningsformål.

Sådan opsætter du det

Windsurf

Ingen Windsurf-specifikke installationsinstruktioner er angivet i den tilgængelige dokumentation.

Claude

1. Sørg for, at du har Docker installeret.
2. Få din Pinecone API-nøgle fra Pinecone Console.
3. Find din Pinecone Assistant API-vært (fra Assistent-detaljesiden i konsollen).
4. Tilføj følgende til din claude_desktop_config.json:

{
  "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. Gem konfigurationen og genstart Claude Desktop.

Sikring af API-nøgler

API-nøgler og følsomme miljøvariabler sættes i env-blokken som vist ovenfor, hvilket holder dem ude af kommandolinjen og konfigurationsfiler.

Cursor

Ingen Cursor-specifikke installationsinstruktioner er angivet i den tilgængelige dokumentation.

Cline

Ingen Cline-specifikke installationsinstruktioner er angivet i den tilgængelige dokumentation.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow skal du starte 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-serveroplysninger i dette JSON-format:

{
  "pinecone-assistant": {
    "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 muligheder. Husk at ændre “pinecone-assistant” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server URL.

Oversigt

Vores mening

Ud fra den tilgængelige dokumentation er Pinecone Assistant MCP-serveren veldokumenteret til opsætning og grundlæggende brug, men mangler detaljer om promptskabeloner, ressourcer og værktøjer specifikt til MCP-protokollen. Den er let at integrere med Claude Desktop og giver vejledning om sikring af API-nøgler, men kan kræve flere MCP-specifikke funktioner og dokumentation for mere omfattende brug.

Score: 5/10
MCP-serveren er solid til Pinecone-integration og sikkerhed, men dokumentationsmangler om MCP-specifikke primitive og funktioner begrænser dens bredere anvendelighed.

MCP-score