Integrarea serverului Pinecone MCP

Ce face serverul “Pinecone” MCP?

Serverul Pinecone MCP (Model Context Protocol) este un instrument specializat care conectează asistenții AI cu bazele de date vectoriale Pinecone, permițând citirea și scrierea fără întreruperi a datelor pentru a îmbunătăți fluxurile de dezvoltare. Acționând ca un intermediar, serverul Pinecone MCP permite clienților AI să execute sarcini precum căutare semantică, regăsirea documentelor și gestionarea bazei de date în interiorul unui index Pinecone. Suportă operațiuni precum interogarea pentru înregistrări similare, gestionarea documentelor și upsert de noi embedding-uri. Această capabilitate este deosebit de valoroasă pentru aplicațiile ce implică Retrieval-Augmented Generation (RAG), deoarece simplifică integrarea datelor contextuale în fluxurile AI și automatizează interacțiunile complexe cu datele.

Listă de Prompts

Nu există șabloane explicite de prompt menționate în repository.

Listă de Resurse

• Pinecone Index: Resursa principală, permite citirea și scrierea datelor.
• Document Resource: Reprezintă documente stocate în indexul Pinecone care pot fi citite sau listate.
• Record Resource: Înregistrări individuale din indexul Pinecone ce pot fi căutate sau inserate (upsert).
• Pinecone Stats Resource: Expune statistici despre indexul Pinecone, cum ar fi numărul de înregistrări, dimensiuni și namespace-uri.

Listă de Unelte

• semantic-search: Caută înregistrări în indexul Pinecone folosind similaritate semantică.
• read-document: Citește un document specific din indexul Pinecone.
• list-documents: Listează toate documentele stocate în prezent în indexul Pinecone.
• pinecone-stats: Recuperează statistici despre indexul Pinecone, inclusiv numărul de înregistrări, dimensiunile acestora și namespace-urile.
• process-document: Procesează un document în secțiuni, generează embedding-uri și le inserează în indexul Pinecone.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Gestionare bază de date: Citiți, scrieți și gestionați eficient date vectoriale într-un index Pinecone, susținând aplicații AI la scară mare.
• Căutare semantică: Permiteți asistenților AI să efectueze căutări semantice pe documentele stocate, returnând cele mai relevante rezultate pe baza similarității vectoriale.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Integrați cunoștințe externe în fluxurile LLM recuperând context relevant din indexul Pinecone pentru a informa răspunsurile AI.
• Împărțire și embedding documente: Împărțiți automat documentele, generați embedding-uri și introduceți-le în Pinecone, simplificând fluxul pentru căutarea și regăsirea documentelor.
• Monitorizare index și statistici: Obțineți informații în timp real despre starea și performanța indexului Pinecone, ajutând la optimizare și depanare.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigurați-vă că aveți instalate Python și Node.js.
2. Localizați fișierul de configurare Windsurf.
3. Adăugați serverul Pinecone MCP folosind următorul fragment JSON:

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

4. Salvați fișierul de configurare și reporniți Windsurf.
5. Verificați prezența uneltelor Pinecone MCP Server în interfață.

Securizarea cheilor API folosind variabile de mediu:

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

Claude

1. Instalați serverul Pinecone MCP folosind Python (de exemplu, pip install mcp-pinecone).
2. Editați configurația Claude pentru a adăuga serverul:

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

3. Salvați configurația și reporniți Claude.
4. Confirmați că serverul rulează și este accesibil ca unealtă.

Cursor

1. Asigurați-vă că Python și mcp-pinecone sunt instalate.
2. Accesați fișierul de configurare Cursor.
3. Introduceți următoarea intrare MCP server:

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

4. Salvați modificările și reporniți Cursor.
5. Verificați lista de unelte pentru operațiunile Pinecone.

Cline

1. Verificați instalarea Python și mcp-pinecone.
2. Deschideți fișierul de configurare Cline.
3. Adăugați serverul Pinecone MCP cu:

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

4. Salvați și reporniți Cline.
5. Asigurați-vă că puteți accesa uneltele Pinecone.

Notă: Protejați întotdeauna cheile API și valorile sensibile cu variabile de mediu așa cum este prezentat mai sus.

Cum se folosește acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul dvs. FlowHunt, începeți prin a adăuga componenta MCP în flux și conectați-o la agentul AI:

Faceți clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, introduceți detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI poate folosi acum acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uitați să schimbați “pinecone-mcp” cu numele efectiv al serverului MCP și să înlocuiți URL-ul cu cel al serverului dvs. MCP.

Prezentare generală

Opinia noastră

Serverul Pinecone MCP este bine documentat, expune resurse și unelte clare și include instrucțiuni solide pentru integrare și securizarea cheilor API. Totuși, lipsesc șabloane explicite de prompt și documentație despre sampling sau suport pentru roots. Per ansamblu, este un server practic și valoros pentru fluxuri RAG și Pinecone, deși ar putea fi îmbunătățit cu mai multe exemple de workflow și funcții avansate.

Rating: 8/10

Scor MCP