Serveur MCP Pinecone Assistant

Que fait le serveur MCP “Pinecone Assistant” ?

Le serveur MCP Pinecone Assistant est une implémentation du protocole Model Context Protocol (MCP) conçue pour récupérer des informations depuis Pinecone Assistant. Il permet aux assistants IA de se connecter à la base de données vectorielle de Pinecone et à ses fonctions d’assistant, offrant des workflows de développement avancés comme la recherche sémantique, la récupération d’informations et les requêtes multi-résultats. Agissant comme un pont entre les clients IA et l’API Pinecone Assistant, il permet des tâches telles que la recherche dans les bases de connaissances, la réponse aux requêtes et l’intégration des capacités de base vectorielle dans des workflows IA plus larges. Le serveur est configurable et peut être déployé via Docker ou construit depuis la source, ce qui le rend adapté à l’intégration dans divers environnements de développement IA.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est décrite dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des outils

Aucun outil explicite ou nom d’outil n’est décrit dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Intégration de la recherche sémantique : Les développeurs peuvent doter les agents IA de la capacité à effectuer des recherches sémantiques sur de grands ensembles de données grâce aux capacités de recherche vectorielle de Pinecone.
• Interrogation de bases de connaissances : Concevez des assistants capables de récupérer des informations contextuellement pertinentes à partir des bases de connaissances organisationnelles stockées dans Pinecone.
• Récupération multi-résultats : Configurez et récupérez plusieurs résultats pertinents pour les requêtes des utilisateurs, améliorant ainsi la qualité des réponses des assistants IA.
• Amélioration des workflows IA : Intégrez le serveur MCP dans des outils de développement existants (tels que Claude ou Cursor) pour fournir aux agents IA un accès en temps réel à des connaissances externes et à la recherche vectorielle.
• Accès API sécurisé : Gérez en toute sécurité les clés API et endpoints tout en exploitant Pinecone Assistant pour diverses tâches de développement et de recherche.

Comment l’installer

Windsurf

Aucune instruction d’installation spécifique à Windsurf n’est fournie dans la documentation disponible.

Claude

1. Assurez-vous que Docker est installé.
2. Obtenez votre clé API Pinecone depuis la console Pinecone.
3. Trouvez votre hôte API Pinecone Assistant (depuis la page de détails Assistant dans la console).
4. Ajoutez ce qui suit à votre 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. Sauvegardez la configuration et redémarrez Claude Desktop.

Sécurisation des clés API

Les clés API et variables d’environnement sensibles sont définies dans le bloc env comme indiqué ci-dessus, ce qui permet de les garder hors de la ligne de commande et des fichiers de configuration.

Cursor

Aucune instruction d’installation spécifique à Cursor n’est fournie dans la documentation disponible.

Cline

Aucune instruction d’installation spécifique à Cline n’est fournie dans la documentation disponible.

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-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-assistant": {
    "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. N’oubliez pas de remplacer “pinecone-assistant” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Notre avis

D’après la documentation disponible, le serveur MCP Pinecone Assistant est bien documenté pour l’installation et l’utilisation de base, mais manque de détails sur les modèles de prompt, les ressources et les outils spécifiques au protocole MCP. Il est facile à intégrer avec Claude Desktop et fournit des conseils pour la sécurisation des clés API, mais pourrait nécessiter davantage de fonctionnalités MCP spécifiques et de documentation pour un usage exhaustif.

Note : 5/10
Le serveur MCP est solide pour l’intégration Pinecone et la sécurité, mais des lacunes de documentation sur les primitives et fonctionnalités spécifiques MCP limitent son utilité plus large.

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