Integracja z serwerem Pinecone MCP

Co robi serwer “Pinecone” MCP?

Serwer Pinecone MCP (Model Context Protocol) to wyspecjalizowane narzędzie łączące asystentów AI z bazami danych wektorowych Pinecone, umożliwiając płynny odczyt i zapis danych dla ulepszonych przepływów developerskich. Działając jako pośrednik, serwer Pinecone MCP pozwala klientom AI wykonywać zadania takie jak wyszukiwanie semantyczne, pobieranie dokumentów i zarządzanie bazą w ramach indeksu Pinecone. Obsługuje operacje takie jak zapytania o podobne rekordy, zarządzanie dokumentami oraz upsertowanie nowych embeddingów. Ta funkcjonalność jest szczególnie cenna w aplikacjach wykorzystujących Retrieval-Augmented Generation (RAG), gdyż usprawnia integrację danych kontekstowych z przepływami AI i automatyzuje złożone interakcje z danymi.

Lista promptów

Brak jawnych szablonów promptów w repozytorium.

Lista zasobów

• Indeks Pinecone: Główny zasób umożliwiający odczyt oraz zapis danych.
• Zasób dokumentu: Reprezentuje dokumenty przechowywane w indeksie Pinecone, które można odczytać lub wylistować.
• Zasób rekordu: Pojedyncze rekordy w indeksie Pinecone, które można wyszukiwać lub upsertować.
• Zasób statystyk Pinecone: Udostępnia statystyki dotyczące indeksu Pinecone, takie jak liczba rekordów, wymiary i przestrzenie nazw.

Lista narzędzi

• semantic-search: Wyszukuje rekordy w indeksie Pinecone na podstawie podobieństwa semantycznego.
• read-document: Odczytuje konkretny dokument z indeksu Pinecone.
• list-documents: Wylistowuje wszystkie dokumenty aktualnie przechowywane w indeksie Pinecone.
• pinecone-stats: Pobiera statystyki dotyczące indeksu Pinecone, w tym liczbę rekordów, ich wymiary i przestrzenie nazw.
• process-document: Przetwarza dokument na fragmenty, generuje embeddingi i upsertuje je do indeksu Pinecone.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Zarządzanie bazą danych: Efektywny odczyt, zapis i zarządzanie danymi wektorowymi w indeksie Pinecone – wsparcie dla dużych aplikacji AI.
• Wyszukiwanie semantyczne: Umożliwia asystentom AI wyszukiwanie semantyczne w przechowywanych dokumentach, zwracając najbardziej trafne wyniki na podstawie podobieństwa wektorowego.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Integracja zewnętrznej wiedzy w workflow LLM przez pobieranie odpowiedniego kontekstu z indeksu Pinecone do generowania odpowiedzi AI.
• Dzielenie i osadzanie dokumentów: Automatyczne dzielenie dokumentów na fragmenty, generowanie embeddingów i ich dodawanie do Pinecone – usprawnienie workflow wyszukiwania i pobierania dokumentów.
• Monitorowanie i statystyki indeksu: Uzyskiwanie bieżących informacji o stanie i wydajności indeksu Pinecone, co pomaga w optymalizacji i rozwiązywaniu problemów.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Python i Node.js.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj serwer Pinecone MCP za pomocą poniższego fragmentu JSON:

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

4. Zapisz plik konfiguracyjny i uruchom ponownie Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy narzędzia Pinecone MCP Server są widoczne w interfejsie.

Zabezpieczenie kluczy API za pomocą zmiennych środowiskowych:

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

Claude

1. Zainstaluj serwer Pinecone MCP za pomocą Pythona (np. pip install mcp-pinecone).
2. Edytuj konfigurację Claude, aby dodać serwer:

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

3. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Claude.
4. Potwierdź, że serwer działa i jest dostępny jako narzędzie.

Cursor

1. Upewnij się, że Python i mcp-pinecone są zainstalowane.
2. Przejdź do pliku konfiguracyjnego Cursor.
3. Wstaw poniższy wpis serwera MCP:

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

4. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Cursor.
5. Sprawdź listę narzędzi pod kątem operacji Pinecone.

Cline

1. Zweryfikuj instalację Python i mcp-pinecone.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj serwer Pinecone MCP za pomocą:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie Cline.
5. Upewnij się, że masz dostęp do narzędzi Pinecone.

Uwaga: Zawsze zabezpieczaj klucze API oraz wartości poufne jako zmienne środowiskowe, tak jak pokazano powyżej.

Jak używać tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI będzie mógł korzystać z MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “pinecone-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Nasza opinia

Serwer Pinecone MCP jest dobrze udokumentowany, udostępnia jasne zasoby i narzędzia, a także zawiera solidne instrukcje dotyczące integracji i bezpieczeństwa kluczy API. Brakuje jednak jawnych szablonów promptów i dokumentacji dotyczącej sampling lub wsparcia roots. Ogólnie to praktyczny i wartościowy serwer dla workflow RAG i Pinecone, choć mógłby być uzupełniony o więcej przykładów workflow i zaawansowane funkcje.

Ocena: 8/10

Wynik MCP