Integrácia Pinecone MCP Servera

Čo robí “Pinecone” MCP Server?

Pinecone MCP (Model Context Protocol) Server je špecializovaný nástroj, ktorý spája AI asistentov s vektorovými databázami Pinecone a umožňuje plynulé čítanie a zápis dát pre pokročilé vývojárske workflowy. Ako sprostredkovateľ umožňuje Pinecone MCP Server AI klientom vykonávať úlohy ako sémantické vyhľadávanie, získavanie dokumentov a správu databázy v rámci Pinecone indexu. Podporuje operácie ako vyhľadávanie podobných záznamov, správu dokumentov a vkladanie nových embeddingov. Táto funkcionalita je obzvlášť cenná pre aplikácie využívajúce Retrieval-Augmented Generation (RAG), keďže zjednodušuje integráciu kontextových dát do AI workflowov a automatizuje zložité dátové interakcie.

Zoznam promptov

V repozitári nie sú uvedené žiadne explicitné šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

• Pinecone Index: Primárny zdroj umožňujúci čítanie a zápis dát.
• Document Resource: Predstavuje dokumenty uložené v Pinecone indexe, ktoré možno čítať alebo vypísať.
• Record Resource: Individuálne záznamy v Pinecone indexe, ktoré je možné vyhľadávať alebo vkladať.
• Pinecone Stats Resource: Sprístupňuje štatistiky o Pinecone indexe, ako počet záznamov, dimenzie a názvy priestorov.

Zoznam nástrojov

• semantic-search: Vyhľadáva záznamy v Pinecone indexe pomocou sémantickej podobnosti.
• read-document: Číta konkrétny dokument z Pinecone indexu.
• list-documents: Vypíše všetky dokumenty aktuálne uložené v Pinecone indexe.
• pinecone-stats: Získava štatistiky o Pinecone indexe, vrátane počtu záznamov, ich dimenzií a názvov priestorov.
• process-document: Spracuje dokument na časti, vygeneruje embeddingy a vloží ich do Pinecone indexu.

Príklady využitia tohto MCP Servera

• Správa databázy: Efektívne čítanie, zápis a správa vektorových dát v Pinecone indexe – vhodné pre veľké AI aplikácie.
• Sémantické vyhľadávanie: Umožňuje AI asistentom vykonávať sémantické vyhľadávanie v uložených dokumentoch a vrátiť najrelevantnejšie výsledky na základe vektorovej podobnosti.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Integrácia externých znalostí do workflowov LLM získavaním relevantného kontextu z Pinecone indexu na obohatenie AI odpovedí.
• Delenie a embedding dokumentov: Automatizované rozdelenie dokumentov na časti, generovanie embeddingov a ich vloženie do Pinecone, čím sa zjednodušuje workflow vyhľadávania a získavania dokumentov.
• Monitoring indexu a štatistiky: Získavanie aktuálnych informácií o stave a výkonnosti Pinecone indexu na optimalizáciu a riešenie problémov.

Ako nastaviť

Windsurf

1. Skontrolujte, že máte nainštalovaný Python a Node.js.
2. Nájdite svoj konfiguračný súbor Windsurf.
3. Pridajte Pinecone MCP Server pomocou tohto JSON úryvku:

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

4. Uložte konfiguračný súbor a reštartujte Windsurf.
5. Overte prítomnosť nástrojov Pinecone MCP Servera v rozhraní.

Zabezpečenie API kľúčov pomocou environmentálnych premenných:

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

Claude

1. Nainštalujte Pinecone MCP Server pomocou Pythonu (napr. pip install mcp-pinecone).
2. Upravte svoju konfiguráciu Claude a pridajte server:

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

3. Uložte konfiguráciu a reštartujte Claude.
4. Overte, že server beží a je dostupný ako nástroj.

Cursor

1. Uistite sa, že sú nainštalované Python a mcp-pinecone.
2. Prejdite do svojho konfiguračného súboru Cursor.
3. Vložte nasledujúci záznam MCP servera:

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

4. Uložte zmeny a reštartujte Cursor.
5. Skontrolujte zoznam nástrojov pre operácie Pinecone.

Cline

1. Overte inštaláciu Pythonu a mcp-pinecone.
2. Otvorte konfiguračný súbor Cline.
3. Pridajte Pinecone MCP Server takto:

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

4. Uložte a reštartujte Cline.
5. Uistite sa, že máte prístup k nástrojom Pinecone.

Poznámka: API kľúče a citlivé hodnoty vždy zabezpečte environmentálnymi premennými, ako je uvedené vyššie.

Ako používať tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho workflowu FlowHunt najprv pridajte komponent MCP do vášho flowu a prepojte ho s vaším AI agentom:

Kliknite na komponent MCP a otvorí sa konfiguračný panel. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent tento MCP používať ako nástroj so všetkými jeho funkciami. Nezabudnite zmeniť “pinecone-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a nahraďte URL vašou vlastnou MCP server URL.

Prehľad

Náš názor

Pinecone MCP Server má kvalitnú dokumentáciu, jasne definované zdroje a nástroje, aj spoľahlivé inštrukcie na integráciu a zabezpečenie API kľúčov. Chýbajú však explicitné šablóny promptov a dokumentácia k sampling alebo podpore roots. Celkovo je to praktický a hodnotný server pre RAG a workflowy s Pinecone, hoci by sa dal rozšíriť o ďalšie workflow príklady a pokročilé funkcie.

Hodnotenie: 8/10

MCP Score