Pinecone Assistant MCP Server

Pinecone Assistant MCP Server

Integrer Pinecone Assistant sitt semantiske søk, henting av flere resultater og tilgang til kunnskapsbase i dine AI-agenter med denne sikre MCP-serveren.

Hva gjør “Pinecone Assistant” MCP Server?

Pinecone Assistant MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-serverimplementasjon utviklet for å hente informasjon fra Pinecone Assistant. Den gjør det mulig for AI-assistenter å koble seg til Pinecones vektordatabase og dens assistentfunksjoner, og legger til rette for forbedrede utviklingsarbeidsflyter som semantisk søk, informasjonshenting og spørringer med flere resultater. Ved å fungere som en bro mellom AI-klienter og Pinecone Assistant API, muliggjør den oppgaver som søk i kunnskapsbaser, besvarelse av forespørsler og integrering av vektordatabase-funksjonalitet i bredere AI-arbeidsflyter. Serveren kan konfigureres og distribueres via Docker eller bygges fra kildekode, noe som gjør den egnet for integrasjon i ulike AI-utviklingsmiljøer.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er nevnt i den tilgjengelige dokumentasjonen eller i repository-filer.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er beskrevet i den tilgjengelige dokumentasjonen eller i repository-filer.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitte verktøy eller verktøynavn er beskrevet i den tilgjengelige dokumentasjonen eller i repository-filer.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Integrasjon av semantisk søk: Utviklere kan forbedre AI-agenter med evne til å utføre semantiske søk i store datasett ved bruk av Pinecones vektorsøk.
  • Kunnskapsbaseforespørsel: Bygg assistenter som henter kontekstuelt relevant informasjon fra organisasjonens kunnskapsbaser lagret i Pinecone.
  • Henting av flere resultater: Konfigurer og hent flere relevante svar på brukerforespørsler, noe som forbedrer AI-assistentens svar.
  • Forbedring av AI-arbeidsflyt: Integrer MCP-serveren i eksisterende utviklingsverktøy (som Claude eller Cursor) for å gi AI-agenter sanntidstilgang til ekstern kunnskap og vektorsøk.
  • Sikker API-tilgang: Håndter API-nøkler og endepunkter sikkert samtidig som du benytter Pinecone Assistant for ulike utviklings- og forskningsoppgaver.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen Windsurf-spesifikke installasjonsinstruksjoner er gitt i den tilgjengelige dokumentasjonen.

Claude

  1. Sørg for at du har Docker installert.
  2. Skaff din Pinecone API-nøkkel fra Pinecone Console.
  3. Finn din Pinecone Assistant API-host (fra Assistant-detaljsiden i konsollen).
  4. Legg til følgende i 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>"
      }
    }
  }
}
  1. Lagre konfigurasjonen og start Claude Desktop på nytt.

Sikring av API-nøkler

API-nøkler og sensitive miljøvariabler angis i env-blokken som vist over, slik at de ikke havner på kommandolinjen eller i konfigurasjonsfiler.

Cursor

Ingen Cursor-spesifikke installasjonsinstruksjoner er gitt i den tilgjengelige dokumentasjonen.

Cline

Ingen Cline-spesifikke installasjonsinstruksjoner er gitt i den tilgjengelige dokumentasjonen.

Slik bruker du denne MCP-serveren i arbeidsflyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når den er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle funksjoner og muligheter. Husk å endre “pinecone-assistant” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.


Oversikt

SeksjonTilgjengeligDetaljer/Notater
OversiktOversikt og funksjoner er tilgjengelig i README.md
Liste over prompt-malerIngen prompt-maler funnet i dokumentasjonen eller repo
Liste over ressurserIngen eksplisitte ressurser beskrevet
Liste over verktøyIngen eksplisitte verktøydefinisjoner funnet
Sikring av API-nøklerBruk av env-blokk i Claude-konfigeksempelet
Støtte for sampling (mindre viktig i vurdering)Ingen omtale av sampling-funksjonalitet

Vår vurdering

Basert på tilgjengelig dokumentasjon er Pinecone Assistant MCP-serveren godt dokumentert for oppsett og grunnleggende bruk, men mangler detaljer om prompt-maler, ressurser og verktøy spesifikke for MCP-protokollen. Den er enkel å integrere med Claude Desktop og gir veiledning om sikring av API-nøkler, men kan ha behov for flere MCP-spesifikke funksjoner og dokumentasjon for fullstendig utnyttelse.

Poengsum: 5/10
MCP-serveren er solid for Pinecone-integrasjon og sikkerhet, men manglende dokumentasjon på MCP-spesifikke primitive og funksjoner begrenser dens bredere nytteverdi.

MCP-score

Har LICENSE
Har minst ett verktøy
Antall forks4
Antall stjerner20

Vanlige spørsmål

Hva gjør Pinecone Assistant MCP Server?

Den kobler AI-assistenter til Pinecones vektordatabase, og muliggjør semantisk søk, kunnskapsinnhenting og svar med flere resultater for forbedrede AI-arbeidsflyter.

Hvordan konfigurerer jeg Pinecone Assistant MCP Server?

For Claude Desktop bruker du Docker og legger inn din Pinecone API-nøkkel og Assistant-host i konfigurasjonsfilen. Se konfigurasjonsseksjonen for et eksempel på JSON-oppsett.

Støtter MCP-serveren sikker håndtering av API-nøkler?

Ja. API-nøkler og sensitive verdier angis via miljøvariabler i konfigurasjonsfilen, slik at de holdes sikre og adskilt fra koden.

Hva er vanlige bruksområder?

Semantisk søk i store datasett, forespørsler mot organisasjonens kunnskapsbaser, henting av flere relevante resultater og integrering av vektorsøk i AI-arbeidsflyter.

Er det støtte for andre klienter som Windsurf eller Cursor?

Ingen spesifikke oppsettsinstruksjoner er gitt for Windsurf eller Cursor, men du kan tilpasse den generelle MCP-konfigurasjonen til ditt miljø.

Integrer Pinecone Assistant MCP med FlowHunt

Øk kapasiteten til din AI-agent ved å koble til Pinecones vektordatabase med Pinecone Assistant MCP Server. Prøv den med FlowHunt eller ditt favorittutviklingsverktøy for avansert søk og kunnskapsinnhenting.

Lær mer

Pinecone MCP-serverintegrasjon
Pinecone MCP-serverintegrasjon

Pinecone MCP-serverintegrasjon

Integrer FlowHunt med Pinecone vektordatabaser ved hjelp av Pinecone MCP-serveren. Aktiver semantisk søk, Retrieval-Augmented Generation (RAG) og effektiv dokum...

4 min lesing
AI MCP Server +4
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...

3 min lesing
AI Integration +4
kintone MCP Server-integrasjon
kintone MCP Server-integrasjon

kintone MCP Server-integrasjon

kintone MCP Server muliggjør sømløs integrasjon mellom AI-assistenter og kintone-plattformen, slik at AI-verktøy kan søke, oppdatere og samhandle med data fra k...

3 min lesing
AI kintone +5