Pinecone MCP Server-integration

Vad gör “Pinecone” MCP Server?

Pinecone MCP (Model Context Protocol) Server är ett specialiserat verktyg som kopplar samman AI-assistenter med Pinecone vektordatabaser och möjliggör smidig läsning och skrivning av data för förbättrade utvecklingsarbetsflöden. Som mellanhand låter Pinecone MCP Server AI-klienter utföra uppgifter som semantisk sökning, dokumenthämtning och databashantering inom ett Pinecone-index. Den stödjer operationer som att söka efter liknande poster, hantera dokument och lagra nya inbäddningar. Denna funktionalitet är särskilt värdefull för applikationer med Retrieval-Augmented Generation (RAG), eftersom den förenklar integrationen av kontextuell data i AI-arbetsflöden och automatiserar komplexa datainteraktioner.

Lista över Prompter

Inga explicita promptmallar nämns i arkivet.

Lista över Resurser

• Pinecone-index: Den primära resursen som möjliggör läsning och skrivning av data.
• Dokumentresurs: Representerar dokument lagrade i Pinecone-indexet som kan läsas eller listas.
• Postresurs: Individuella poster i Pinecone-indexet som kan sökas eller matas in.
• Pinecone-statistikresurs: Visar statistik om Pinecone-indexet, såsom antal poster, dimensioner och namnrymder.

Lista över Verktyg

• semantic-search: Söker efter poster i Pinecone-indexet med hjälp av semantisk likhet.
• read-document: Läser ett specifikt dokument från Pinecone-indexet.
• list-documents: Listar alla dokument som för närvarande är lagrade i Pinecone-indexet.
• pinecone-stats: Hämtar statistik om Pinecone-indexet, inklusive antalet poster, deras dimensioner och namnrymder.
• process-document: Bearbetar ett dokument till delar, skapar inbäddningar och matar in dem i Pinecone-indexet.

Användningsområden för denna MCP Server

• Databashantering: Effektiv läsning, skrivning och hantering av vektordata i ett Pinecone-index och stöd för storskaliga AI-applikationer.
• Semantisk sökning: Möjliggör för AI-assistenter att utföra semantiska sökningar över lagrade dokument och returnera de mest relevanta träffarna baserat på vektorsimilaritet.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Integrera extern kunskap i LLM-arbetsflöden genom att hämta relevant kontext från Pinecone-indexet för att informera AI-svar.
• Dokumentuppdelning och inbäddning: Automatiskt dela upp dokument, generera inbäddningar och lägga in dem i Pinecone, vilket förenklar arbetsflödet för dokumentsökning och hämtning.
• Indexövervakning och statistik: Få insikter i realtid om Pinecone-indexets hälsa och prestanda för optimering och felsökning.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att du har Python och Node.js installerat.
2. Leta upp din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Pinecone MCP Server med följande JSON-snutt:

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

4. Spara konfigurationsfilen och starta om Windsurf.
5. Verifiera genom att kontrollera Pinecone MCP Server-verktyg i gränssnittet.

Säkra API-nycklar med miljövariabler:

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

Claude

1. Installera Pinecone MCP Server med Python (t.ex. pip install mcp-pinecone).
2. Redigera din Claude-konfiguration för att lägga till servern:

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

3. Spara konfigurationen och starta om Claude.
4. Bekräfta att servern körs och är tillgänglig som verktyg.

Cursor

1. Kontrollera att Python och mcp-pinecone är installerade.
2. Gå till din Cursor-konfigurationsfil.
3. Lägg in följande MCP-serverpost:

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

4. Spara ändringarna och starta om Cursor.
5. Kontrollera verktygslistan för Pinecone-operationer.

Cline

1. Verifiera installation av Python och mcp-pinecone.
2. Öppna Clines konfigurationsfil.
3. Lägg till Pinecone MCP Server med:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Säkerställ att du kan komma åt Pinecone-verktyg.

Obs: Säkra alltid API-nycklar och känsliga värden med miljövariabler som visas ovan.

Så här använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att byta ut “pinecone-mcp” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår bedömning

Pinecone MCP Server är väl dokumenterad, exponerar tydliga resurser och verktyg samt innehåller bra instruktioner för integration och API-nyckelsäkerhet. Dock saknas explicita promptmallar och dokumentation om sampling eller roots-stöd. Sammantaget är det en praktisk och värdefull server för RAG- och Pinecone-arbetsflöden, men den skulle kunna förbättras med fler arbetsflödeseexempel och avancerade funktioner.

Betyg: 8/10

MCP-poäng