
Integração com o Pinecone MCP Server
Integre o FlowHunt com bancos de dados vetoriais Pinecone usando o Pinecone MCP Server. Habilite busca semântica, Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e gere...
Integre a busca semântica, recuperação de múltiplos resultados e acesso à base de conhecimento do Pinecone Assistant nos seus agentes de IA com este servidor MCP seguro.
O Pinecone Assistant MCP Server é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) projetada para recuperar informações do Pinecone Assistant. Ele permite que assistentes de IA se conectem ao banco de dados vetorial da Pinecone e seus recursos de assistente, possibilitando fluxos de desenvolvimento aprimorados como busca semântica, recuperação de informações e consultas com múltiplos resultados. Atuando como ponte entre clientes de IA e a API do Pinecone Assistant, ele potencializa tarefas como buscas em bases de conhecimento, resposta a consultas e integração de capacidades de banco de dados vetorial em fluxos de IA mais amplos. O servidor é configurável e pode ser implantado via Docker ou compilado a partir do código-fonte, tornando-o adequado para integração em diversos ambientes de desenvolvimento de IA.
Nenhum template de prompt é mencionado na documentação ou arquivos do repositório disponíveis.
Nenhum recurso explícito é descrito na documentação ou arquivos do repositório disponíveis.
Nenhuma ferramenta ou nome de ferramenta explícito é descrito na documentação ou arquivos do repositório disponíveis.
Nenhuma instrução específica de instalação para Windsurf foi fornecida na documentação disponível.
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>"
}
}
}
}
As chaves de API e variáveis de ambiente sensíveis são definidas no bloco env
conforme mostrado acima, mantendo-as fora da linha de comando e dos arquivos de configuração.
Nenhuma instrução específica de instalação para Cursor foi fornecida na documentação disponível.
Nenhuma instrução específica de instalação para Cline foi fornecida na documentação disponível.
Usando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP no seu fluxo de trabalho 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 MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"pinecone-assistant": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, tendo acesso a todas suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “pinecone-assistant” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.
Seção | Disponibilidade | Detalhes/Notas |
---|---|---|
Visão geral | ✅ | Visão geral e recursos disponíveis no README.md |
Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum template de prompt encontrado na documentação ou repositório |
Lista de Recursos | ⛔ | Nenhum recurso explícito descrito |
Lista de Ferramentas | ⛔ | Nenhuma definição explícita de ferramenta encontrada |
Segurança de Chaves de API | ✅ | Uso do bloco env no exemplo de configuração do Claude |
Suporte a Amostragem (menos importante na avaliação) | ⛔ | Nenhuma menção à capacidade de amostragem |
Com base na documentação disponível, o Pinecone Assistant MCP server é bem documentado para configuração e uso básico, mas carece de detalhes sobre templates de prompts, recursos e ferramentas específicas do protocolo MCP. É fácil de integrar com o Claude Desktop e oferece orientação sobre segurança de chaves de API, mas pode precisar de mais recursos e documentação MCP-específicos para uso abrangente.
Nota: 5/10
O servidor MCP é sólido para integração e segurança com Pinecone, mas lacunas na documentação sobre primitivas e recursos específicos do MCP limitam sua utilidade mais ampla.
Possui uma LICENSE | ✅ |
---|---|
Possui pelo menos uma ferramenta | ⛔ |
Número de Forks | 4 |
Número de Stars | 20 |
Ele conecta assistentes de IA ao banco de dados vetorial da Pinecone, permitindo busca semântica, recuperação de conhecimento e respostas com múltiplos resultados para fluxos de trabalho de IA aprimorados.
Para o Claude Desktop, use Docker e forneça sua chave de API da Pinecone e o host do Assistant no arquivo de configuração. Veja a seção de configuração para um exemplo de JSON.
Sim. As chaves de API e valores sensíveis são definidos por variáveis de ambiente no arquivo de configuração, mantendo-os seguros e separados do código.
Busca semântica em grandes conjuntos de dados, consulta a bases de conhecimento organizacionais, recuperação de múltiplos resultados relevantes e integração de busca vetorial em fluxos de IA.
Não há instruções específicas para Windsurf ou Cursor, mas você pode adaptar a configuração geral do MCP para o seu ambiente.
Potencialize as capacidades do seu agente de IA conectando ao banco de dados vetorial da Pinecone usando o Pinecone Assistant MCP Server. Experimente com o FlowHunt ou sua ferramenta de desenvolvimento favorita para buscas avançadas e recuperação de conhecimento.
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