Pinecone Assistant MCP Server

Vad gör “Pinecone Assistant” MCP-servern?

Pinecone Assistant MCP-servern är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som är utformad för att hämta information från Pinecone Assistant. Den gör det möjligt för AI-assistenter att ansluta till Pinecones vektordatabas och dess assistentfunktioner, vilket möjliggör förbättrade utvecklingsarbetsflöden såsom semantisk sökning, informationshämtning och frågor med flera resultat. Genom att agera som en brygga mellan AI-klienter och Pinecone Assistant API ger den möjlighet att söka i kunskapsbaser, svara på frågor och integrera vektordatabaskapacitet i bredare AI-arbetsflöden. Servern är konfigurerbar och kan driftsättas via Docker eller byggas från källkod, vilket gör den lämplig för integration i olika AI-utvecklingsmiljöer.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns i tillgänglig dokumentation eller i arkivfilerna.

Lista över resurser

Inga explicita resurser beskrivs i tillgänglig dokumentation eller i arkivfilerna.

Lista över verktyg

Inga explicita verktyg eller verktygsnamn beskrivs i tillgänglig dokumentation eller i arkivfilerna.

Användningsområden för denna MCP-server

• Semantisk sökningsintegration: Utvecklare kan förbättra AI-agenter med möjligheten att utföra semantiska sökningar över stora dataset med Pinecones vektorsökningsfunktioner.
• Kunskapsbas-frågeställning: Bygg assistenter som hämtar kontextuellt relevant information från organisatoriska kunskapsbaser lagrade i Pinecone.
• Hämtning av flera resultat: Konfigurera och hämta flera relevanta resultat för användarfrågor, vilket förbättrar AI-assistentens svarskvalitet.
• Förbättring av AI-arbetsflöden: Integrera MCP-servern i befintliga utvecklingsverktyg (såsom Claude eller Cursor) för att ge AI-agenter realtidsåtkomst till extern kunskap och vektorsökning.
• Säker API-åtkomst: Hantera API-nycklar och endpoints säkert medan du utnyttjar Pinecone Assistant för olika utvecklings- och forskningsuppgifter.

Så sätter du upp den

Windsurf

Inga Windsurf-specifika installationsanvisningar finns i tillgänglig dokumentation.

Claude

1. Säkerställ att du har Docker installerat.
2. Hämta din Pinecone API-nyckel från Pinecone Console.
3. Hitta din Pinecone Assistant API-värd (från Assistant-detaljsidan i konsolen).
4. Lägg till följande i din 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>"
      }
    }
  }
}

5. Spara konfigurationen och starta om Claude Desktop.

Så här skyddar du API-nycklar

API-nycklar och känsliga miljövariabler anges i env-blocket som visas ovan, vilket håller dem utanför kommandoraden och konfigurationsfilerna.

Cursor

Inga Cursor-specifika installationsanvisningar finns i tillgänglig dokumentation.

Cline

Inga Cline-specifika installationsanvisningar finns i tillgänglig dokumentation.

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du 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 anger du dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

{
  "pinecone-assistant": {
    "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 möjligheter. Kom ihåg att byta ut “pinecone-assistant” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt

Baserat på tillgänglig dokumentation är Pinecone Assistant MCP-servern väl dokumenterad för installation och grundläggande användning, men saknar detaljer om promptmallar, resurser och verktyg specifika för MCP-protokollet. Den är enkel att integrera med Claude Desktop och ger vägledning om att skydda API-nycklar, men kan behöva fler MCP-specifika funktioner och dokumentation för mer omfattande användning.

Betyg: 5/10
MCP-servern är stabil för Pinecone-integration och säkerhet, men dokumentationsluckor kring MCP-specifika primitiv och funktioner begränsar dess bredare användning.

MCP-betyg