
Integrarea serverului Pinecone MCP
Integrați FlowHunt cu bazele de date vectoriale Pinecone folosind serverul Pinecone MCP. Permiteți căutarea semantică, Retrieval-Augmented Generation (RAG) și g...
Integrează căutarea semantică, recuperarea multiplă de rezultate și accesul la baza de cunoștințe a Pinecone Assistant în agenții tăi AI cu acest server MCP securizat.
Serverul MCP Pinecone Assistant este o implementare Model Context Protocol (MCP) concepută pentru a prelua informații din Pinecone Assistant. Acesta permite asistenților AI să se conecteze la baza de date vectorială Pinecone și la funcțiile sale de asistent, permițând fluxuri de dezvoltare îmbunătățite precum căutare semantică, recuperare de informații și interogări cu rezultate multiple. Acționând ca o punte între clienții AI și API-ul Pinecone Assistant, acesta permite sarcini precum căutarea în baze de cunoștințe, răspunsul la interogări și integrarea capabilităților bazei de date vectoriale în fluxuri AI mai ample. Serverul este configurabil și poate fi implementat prin Docker sau construit din sursă, fiind potrivit pentru integrare în diverse medii de dezvoltare AI.
Niciun șablon de prompt nu este menționat în documentația sau fișierele repository disponibile.
Nu sunt descrise resurse explicite în documentația sau fișierele repository disponibile.
Nu sunt descrise explicit unelte sau denumiri de unelte în documentația sau fișierele repository disponibile.
Nu sunt furnizate instrucțiuni specifice de instalare pentru Windsurf în documentația disponibilă.
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>"
}
}
}
}
Cheile API și variabilele de mediu sensibile sunt setate în blocul env
ca mai sus, menținându-le în afara liniei de comandă și a fișierelor de configurare.
Nu sunt furnizate instrucțiuni specifice de instalare pentru Cursor în documentația disponibilă.
Nu sunt furnizate instrucțiuni specifice de instalare pentru Cline în documentația disponibilă.
Folosirea MCP în FlowHunt
Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow și a o conecta la agentul tău AI:
Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare a sistemului MCP, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:
{
"pinecone-assistant": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “pinecone-assistant” cu denumirea reală a serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu propriul URL al serverului MCP.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Note |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | Prezentarea și funcționalitățile sunt disponibile în README.md |
Listă de Prompts | ⛔ | Nu există șabloane de prompt în documentație sau repo |
Listă de Resurse | ⛔ | Nu sunt descrise resurse explicite |
Listă de Unelte | ⛔ | Nu sunt găsite definiții explicite pentru unelte |
Securizarea cheilor API | ✅ | Folosirea blocului env în exemplul de config Claude |
Suport Sampling (mai puțin important la evaluare) | ⛔ | Nu există mențiuni despre capabilitatea de sampling |
Pe baza documentației disponibile, serverul MCP Pinecone Assistant este bine documentat pentru configurare și utilizare de bază, dar lipsesc detalii despre șabloane de prompt, resurse și unelte specifice protocolului MCP. Este ușor de integrat cu Claude Desktop și oferă ghidaj privind securizarea cheilor API, însă ar putea necesita mai multe funcționalități și documentație MCP pentru o utilizare completă.
Scor: 5/10
Serverul MCP este solid pentru integrarea și securitatea Pinecone, dar lipsa documentației pentru primitive și funcționalități specifice MCP îi limitează utilitatea generală.
Are o LICENȚĂ | ✅ |
---|---|
Are cel puțin o unealtă | ⛔ |
Număr de Fork-uri | 4 |
Număr de Stele | 20 |
Conectează asistenții AI la baza de date vectorială Pinecone, permițând căutare semantică, recuperare de informații și răspunsuri multiple pentru fluxuri AI îmbunătățite.
Pentru Claude Desktop, folosește Docker și furnizează cheia ta API Pinecone și hostul Assistant în fișierul de configurare. Vezi secțiunea de configurare pentru un exemplu de setup JSON.
Da. Cheile API și valorile sensibile sunt setate prin variabile de mediu în fișierul de configurare, menținându-le sigure și separate de cod.
Căutare semantică pe seturi mari de date, interogarea bazelor de cunoștințe organizaționale, recuperarea mai multor rezultate relevante și integrarea căutării vectoriale în fluxuri AI.
Nu sunt oferite instrucțiuni specifice pentru Windsurf sau Cursor, dar poți adapta configurația generală MCP pentru mediul tău.
Îmbunătățește capabilitățile agentului tău AI conectându-l la baza de date vectorială Pinecone folosind serverul MCP Pinecone Assistant. Încearcă-l cu FlowHunt sau cu unealta ta de dezvoltare preferată pentru căutare avansată și recuperare de cunoștințe.
Integrați FlowHunt cu bazele de date vectoriale Pinecone folosind serverul Pinecone MCP. Permiteți căutarea semantică, Retrieval-Augmented Generation (RAG) și g...
Integrează cercetarea în timp real, la nivel web, în fluxurile tale de lucru AI cu Perplexity Ask MCP Server. Acest server MCP face legătura între Sonar API de ...
Serverul Bing Search MCP integrează Microsoft Bing Search API cu FlowHunt și alți clienți AI, permițând asistenților AI să caute în timp real pe web, știri și i...