Wat doet de “Pinecone” MCP Server?

De Pinecone MCP (Model Context Protocol) Server is een gespecialiseerd hulpmiddel dat AI-assistenten verbindt met Pinecone vector-databases, waardoor naadloos lezen en schrijven van data mogelijk is voor verbeterde ontwikkelworkflows. Door als tussenpersoon te fungeren, stelt de Pinecone MCP Server AI-clients in staat taken uit te voeren zoals semantisch zoeken, documenten ophalen en databasebeheer binnen een Pinecone-index. Hij ondersteunt bewerkingen zoals het zoeken naar vergelijkbare records, het beheren van documenten en het upserten van nieuwe embeddings. Deze mogelijkheid is vooral waardevol voor toepassingen met Retrieval-Augmented Generation (RAG), omdat het de integratie van contextuele data in AI-workflows stroomlijnt en complexe data-interacties automatiseert.

Lijst van Prompts

Geen expliciete prompt-sjablonen worden genoemd in de repository.

Lijst van Resources

• Pinecone Index: De primaire resource, waarmee je data kunt lezen en schrijven.
• Document-resource: Vertegenwoordigt documenten die in de Pinecone-index zijn opgeslagen en gelezen of opgesomd kunnen worden.
• Record-resource: Individuele records binnen de Pinecone-index die doorzocht of geüpsert kunnen worden.
• Pinecone Stats-resource: Stelt statistieken van de Pinecone-index bloot, zoals het aantal records, dimensies en namespaces.

Lijst van Tools

• semantic-search: Zoekt naar records in de Pinecone-index met behulp van semantische overeenkomst.
• read-document: Leest een specifiek document uit de Pinecone-index.
• list-documents: Geeft een overzicht van alle documenten die momenteel in de Pinecone-index zijn opgeslagen.
• pinecone-stats: Haalt statistieken op over de Pinecone-index, waaronder het aantal records, hun dimensies en namespaces.
• process-document: Verwerkt een document in stukken, genereert embeddings en upsert deze in de Pinecone-index.

Gebruikssituaties van deze MCP Server

• Databasebeheer: Efficiënt lezen, schrijven en beheren van vectordata binnen een Pinecone-index, ter ondersteuning van grootschalige AI-toepassingen.
• Semantisch zoeken: AI-assistenten laten zoeken naar relevante matches in opgeslagen documenten op basis van vectorovereenkomst.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Externe kennis integreren in LLM-workflows door relevante context uit de Pinecone-index te halen voor AI-antwoorden.
• Document chunking en embedding: Documenten automatisch opdelen, embeddings genereren en deze toevoegen aan Pinecone, waardoor het zoek- en retrievalproces wordt gestroomlijnd.
• Index monitoring en statistieken: Real-time inzicht krijgen in de status en prestaties van de Pinecone-index, wat helpt bij optimalisatie en troubleshooting.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je Python en Node.js hebt geïnstalleerd.
2. Zoek je Windsurf-configuratiebestand op.
3. Voeg de Pinecone MCP Server toe met het volgende JSON-fragment:

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

4. Sla het configuratiebestand op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de Pinecone MCP Server-tools zichtbaar zijn in de interface.

API-sleutels beveiligen met omgevingsvariabelen:

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

Claude

1. Installeer de Pinecone MCP Server met Python (bijv. pip install mcp-pinecone).
2. Bewerk je Claude-configuratie om de server toe te voegen:

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

3. Sla de configuratie op en herstart Claude.
4. Bevestig dat de server draait en toegankelijk is als tool.

Cursor

1. Zorg ervoor dat Python en mcp-pinecone geïnstalleerd zijn.
2. Ga naar je Cursor-configuratiebestand.
3. Voeg de volgende MCP-server toe:

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

4. Sla de wijzigingen op en herstart Cursor.
5. Controleer in de tool-lijst op Pinecone-operaties.

Cline

1. Controleer of Python en mcp-pinecone zijn geïnstalleerd.
2. Open het configuratiebestand van Cline.
3. Voeg de Pinecone MCP Server toe met:

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

4. Sla op en herstart Cline.
5. Controleer of je toegang hebt tot Pinecone-tools.

Let op: Beveilig altijd API-sleutels en gevoelige waarden met omgevingsvariabelen zoals hierboven getoond.

Hoe gebruik je deze MCP binnen flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem MCP-configuratiesectie de gegevens van je MCP-server toe met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “pinecone-mcp” aan te passen naar de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL te vervangen door jouw eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Onze mening

De Pinecone MCP Server is goed gedocumenteerd, biedt duidelijke resources en tools, en bevat solide instructies voor integratie en API-sleutelbeveiliging. Er ontbreken echter expliciete prompt-sjablonen en documentatie over sampling of roots-ondersteuning. Over het algemeen is het een praktische en waardevolle server voor RAG- en Pinecone-workflows, al zou het verbeteren met meer workflowvoorbeelden en geavanceerde functies.

Beoordeling: 8/10

MCP Score