Integração com o Pinecone MCP Server

O que o Pinecone MCP Server faz?

O Pinecone MCP (Model Context Protocol) Server é uma ferramenta especializada que conecta assistentes de IA a bancos de dados vetoriais Pinecone, permitindo leitura e escrita de dados de forma integrada para fluxos de desenvolvimento aprimorados. Atuando como intermediário, o Pinecone MCP Server possibilita que clientes de IA executem tarefas como busca semântica, recuperação de documentos e gerenciamento de banco de dados dentro de um índice Pinecone. Ele suporta operações como busca por registros similares, gerenciamento de documentos e inserção de novos embeddings. Essa capacidade é especialmente valiosa para aplicações que envolvem Geração Aumentada por Recuperação (RAG), pois facilita a integração de dados contextuais nos fluxos de trabalho de IA e automatiza interações complexas com dados.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt explícito é mencionado no repositório.

Lista de Recursos

• Pinecone Index: O recurso principal, permitindo leitura e escrita de dados.
• Document Resource: Representa documentos armazenados no índice Pinecone que podem ser lidos ou listados.
• Record Resource: Registros individuais no índice Pinecone que podem ser buscados ou inseridos.
• Pinecone Stats Resource: Expõe estatísticas sobre o índice Pinecone, como contagem de registros, dimensões e namespaces.

Lista de Ferramentas

• semantic-search: Busca registros no índice Pinecone usando similaridade semântica.
• read-document: Lê um documento específico do índice Pinecone.
• list-documents: Lista todos os documentos atualmente armazenados no índice Pinecone.
• pinecone-stats: Recupera estatísticas sobre o índice Pinecone, incluindo número de registros, suas dimensões e namespaces.
• process-document: Processa um documento em partes, gera embeddings e os insere no índice Pinecone.

Casos de uso deste MCP Server

• Gerenciamento de Banco de Dados: Leia, escreva e gerencie dados vetoriais de forma eficiente em um índice Pinecone, suportando aplicações de IA em larga escala.
• Busca Semântica: Permita que assistentes de IA realizem buscas semânticas em documentos armazenados, retornando as correspondências mais relevantes com base na similaridade vetorial.
• Geração Aumentada por Recuperação (RAG): Integre conhecimento externo aos fluxos de LLM, recuperando contexto relevante do índice Pinecone para informar respostas da IA.
• Divisão e Incorporação de Documentos: Divida documentos automaticamente, gere embeddings e insira-os no Pinecone, otimizando o fluxo para busca e recuperação de documentos.
• Monitoramento de Índice e Estatísticas: Obtenha informações em tempo real sobre a saúde e desempenho do índice Pinecone, ajudando na otimização e solução de problemas.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que Python e Node.js estejam instalados.
2. Localize seu arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione o Pinecone MCP Server usando o seguinte trecho JSON:

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

4. Salve o arquivo de configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique procurando as ferramentas do Pinecone MCP Server na interface.

Protegendo chaves de API com variáveis de ambiente:

{
  "mcpServers": {
    "pinecone-mcp": {
      "command": "mcp-pinecone",
      "env": {
        "PINECONE_API_KEY": "sua_chave_api"
      },
      "inputs": {
        "index_name": "seu_index"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Instale o Pinecone MCP Server usando Python (ex: pip install mcp-pinecone).
2. Edite sua configuração do Claude para adicionar o servidor:

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

3. Salve a configuração e reinicie o Claude.
4. Confirme se o servidor está rodando e acessível como ferramenta.

Cursor

1. Certifique-se de que Python e mcp-pinecone estejam instalados.
2. Vá até seu arquivo de configuração do Cursor.
3. Insira a seguinte entrada de MCP server:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Cursor.
5. Verifique a lista de ferramentas para operações do Pinecone.

Cline

1. Verifique a instalação do Python e mcp-pinecone.
2. Abra o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione o Pinecone MCP Server com:

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

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Certifique-se de que pode acessar as ferramentas do Pinecone.

Nota: Sempre proteja suas chaves de API e valores sensíveis com variáveis de ambiente como mostrado acima.

Como usar este MCP em flows

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar MCP servers ao seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "pinecone-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “pinecone-mcp” para o nome real do seu MCP server e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

O Pinecone MCP Server é bem documentado, expõe recursos e ferramentas de forma clara e inclui instruções sólidas para integração e segurança de chaves de API. No entanto, faltam templates de prompt explícitos e documentação sobre suporte a amostragem ou roots. No geral, é um servidor prático e valioso para fluxos de trabalho RAG e Pinecone, mas poderia ser aprimorado com mais exemplos de uso e recursos avançados.

Avaliação: 8/10

Pontuação MCP