Intégration du serveur MCP Pinecone

Que fait le serveur MCP “Pinecone” ?

Le serveur MCP (Model Context Protocol) Pinecone est un outil spécialisé qui connecte les assistants IA aux bases de données vectorielles Pinecone, permettant une lecture et une écriture de données sans friction pour des flux de développement avancés. Servant d’intermédiaire, le serveur MCP Pinecone permet aux clients IA d’exécuter des tâches telles que la recherche sémantique, la récupération de documents et la gestion de base de données à l’intérieur d’un index Pinecone. Il prend en charge des opérations comme la requête pour des enregistrements similaires, la gestion de documents et l’insertion de nouveaux embeddings. Cette capacité est particulièrement précieuse pour les applications de génération augmentée par la récupération (RAG), car elle fluidifie l’intégration de données contextuelles dans les flux IA et automatise des interactions complexes avec les données.

Liste des prompts

• Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans le dépôt.*

Liste des ressources

• Index Pinecone : La ressource principale, permettant la lecture et l’écriture de données.
• Ressource Document : Représente les documents stockés dans l’index Pinecone qui peuvent être lus ou listés.
• Ressource Enregistrement : Enregistrements individuels dans l’index Pinecone qui peuvent être recherchés ou insérés.
• Ressource Statistiques Pinecone : Expose les statistiques concernant l’index Pinecone, telles que le nombre d’enregistrements, les dimensions et les espaces de noms.

Liste des outils

• semantic-search : Recherche des enregistrements dans l’index Pinecone par similarité sémantique.
• read-document : Lit un document spécifique depuis l’index Pinecone.
• list-documents : Liste tous les documents actuellement stockés dans l’index Pinecone.
• pinecone-stats : Récupère les statistiques de l’index Pinecone, incluant le nombre d’enregistrements, leurs dimensions et les espaces de noms.
• process-document : Découpe un document en segments, génère les embeddings et les insère dans l’index Pinecone.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion de base de données : Lecture, écriture et gestion efficaces des données vectorielles dans un index Pinecone, pour des applications IA à grande échelle.
• Recherche sémantique : Permettre aux assistants IA d’effectuer des recherches sémantiques sur les documents stockés, en renvoyant les correspondances les plus pertinentes selon la similarité vectorielle.
• Génération augmentée par la récupération (RAG) : Intégrer des connaissances externes dans les flux LLM en récupérant le contexte pertinent depuis l’index Pinecone pour alimenter les réponses IA.
• Découpage et embedding de documents : Découper automatiquement des documents, générer les embeddings et les insérer dans Pinecone, fluidifiant la recherche et la récupération documentaire.
• Surveillance et statistiques d’index : Obtenir des informations en temps réel sur l’état et la performance de l’index Pinecone, facilitant l’optimisation et le dépannage.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous d’avoir Python et Node.js installés.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP Pinecone en utilisant l’extrait JSON suivant :

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

4. Enregistrez le fichier de configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez la présence des outils du serveur MCP Pinecone dans l’interface.

Sécurisation des clés API avec des variables d’environnement :

{
  "mcpServers": {
    "pinecone-mcp": {
      "command": "mcp-pinecone",
      "env": {
        "PINECONE_API_KEY": "votre_clé_api"
      },
      "inputs": {
        "index_name": "votre_index"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installez le serveur MCP Pinecone avec Python (ex. pip install mcp-pinecone).
2. Modifiez votre configuration Claude pour ajouter le serveur :

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

3. Enregistrez la configuration et redémarrez Claude.
4. Confirmez que le serveur fonctionne et est accessible comme outil.

Cursor

1. Assurez-vous que Python et mcp-pinecone sont installés.
2. Accédez à votre fichier de configuration Cursor.
3. Ajoutez l’entrée du serveur MCP suivante :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez la liste des outils pour les opérations Pinecone.

Cline

1. Vérifiez l’installation de Python et mcp-pinecone.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez le serveur MCP Pinecone avec :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Assurez-vous que vous pouvez accéder aux outils Pinecone.

Remarque : Sécurisez toujours vos clés API et valeurs sensibles via les variables d’environnement comme ci-dessus.

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre flux de travail FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “pinecone-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et à renseigner l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Le serveur MCP Pinecone est bien documenté, expose clairement ses ressources et outils, et inclut des instructions solides pour l’intégration et la sécurité des clés API. Cependant, il manque de modèles de prompt explicites et de documentation sur l’échantillonnage ou la prise en charge des racines. Globalement, c’est un serveur pratique et précieux pour les flux RAG et Pinecone, bien qu’il pourrait être amélioré par plus d’exemples de workflow et de fonctionnalités avancées.

Note : 8/10

Score MCP