Servidor MCP de Pinecone Assistant

¿Qué hace el Servidor MCP de “Pinecone Assistant”?

El Servidor MCP de Pinecone Assistant es una implementación del Model Context Protocol (MCP) diseñada para recuperar información desde Pinecone Assistant. Permite que asistentes de IA se conecten con la base de datos vectorial de Pinecone y sus funciones de assistant, facilitando flujos de trabajo avanzados como búsqueda semántica, recuperación de información y consultas con múltiples resultados. Al actuar como un puente entre los clientes de IA y la API de Pinecone Assistant, habilita tareas como la búsqueda en bases de conocimientos, respuesta a consultas e integración de capacidades de base de datos vectorial en flujos de IA más amplios. El servidor es configurable y puede desplegarse vía Docker o compilarse desde el código fuente, lo que lo hace adecuado para integrarse en diversos entornos de desarrollo de IA.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts en la documentación disponible ni en los archivos del repositorio.

Lista de Recursos

No se describen recursos explícitos en la documentación disponible ni en los archivos del repositorio.

Lista de Herramientas

No se describen herramientas explícitas ni nombres de herramientas en la documentación disponible ni en los archivos del repositorio.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Integración de Búsqueda Semántica: Los desarrolladores pueden mejorar los agentes de IA con la capacidad de realizar búsquedas semánticas en grandes conjuntos de datos usando las capacidades de búsqueda vectorial de Pinecone.
• Consulta a Bases de Conocimientos: Crea asistentes que recuperan información contextualmente relevante de bases de conocimientos organizacionales almacenadas en Pinecone.
• Recuperación de Múltiples Resultados: Configura y recupera varios resultados relevantes para las consultas de usuarios, mejorando la calidad de las respuestas del asistente de IA.
• Mejora de Flujos de Trabajo de IA: Integra el servidor MCP en herramientas de desarrollo existentes (como Claude o Cursor) para proporcionar a los agentes de IA acceso en tiempo real a conocimientos externos y búsqueda vectorial.
• Acceso Seguro a la API: Gestiona claves API y endpoints de forma segura mientras aprovechas Pinecone Assistant para diversas tareas de desarrollo e investigación.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se proporcionan instrucciones de instalación específicas para Windsurf en la documentación disponible.

Claude

1. Asegúrate de tener Docker instalado.
2. Obtén tu clave API de Pinecone desde la Consola de Pinecone.
3. Encuentra tu host de la API de Pinecone Assistant (desde la página de detalles del Assistant en la consola).
4. Agrega lo siguiente a tu 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. Guarda la configuración y reinicia Claude Desktop.

Protección de las claves API

Las claves API y variables de entorno sensibles se establecen en el bloque env como se muestra arriba, manteniéndolas fuera de la línea de comandos y de los archivos de configuración.

Cursor

No se proporcionan instrucciones de instalación específicas para Cursor en la documentación disponible.

Cline

No se proporcionan instrucciones de instalación específicas para Cline en la documentación disponible.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “pinecone-assistant” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

Según la documentación disponible, el servidor MCP de Pinecone Assistant está bien documentado para la configuración y uso básico, pero carece de detalles sobre plantillas de prompts, recursos y herramientas específicas del protocolo MCP. Es fácil de integrar con Claude Desktop y proporciona orientación sobre cómo proteger las claves API, pero puede requerir más características y documentación específicas de MCP para un uso completo.

Puntuación: 5/10
El servidor MCP es sólido para la integración con Pinecone y la seguridad, pero las brechas en la documentación sobre primitivas y características específicas de MCP limitan su utilidad más amplia.

Puntuación MCP