Tích hợp Máy chủ MCP Pinecone

Máy chủ MCP “Pinecone” làm gì?

Máy chủ MCP Pinecone (Model Context Protocol) là một công cụ chuyên biệt nhằm kết nối các trợ lý AI với cơ sở dữ liệu vector Pinecone, cho phép đọc và ghi dữ liệu liền mạch để nâng cao quy trình phát triển. Đóng vai trò trung gian, Máy chủ MCP Pinecone cho phép các khách hàng AI thực thi các tác vụ như tìm kiếm ngữ nghĩa, truy xuất tài liệu và quản lý cơ sở dữ liệu trong một chỉ mục Pinecone. Nó hỗ trợ các thao tác như truy vấn các bản ghi tương tự, quản lý tài liệu, và upsert các embedding mới. Khả năng này đặc biệt giá trị cho các ứng dụng sử dụng Retrieval-Augmented Generation (RAG), giúp tích hợp dữ liệu ngữ cảnh vào quy trình AI và tự động hóa các thao tác dữ liệu phức tạp.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt cụ thể nào được đề cập trong kho lưu trữ.

Danh sách tài nguyên

• Pinecone Index: Tài nguyên chính, cho phép đọc và ghi dữ liệu.
• Document Resource: Đại diện cho các tài liệu được lưu trữ trong chỉ mục Pinecone có thể đọc hoặc liệt kê.
• Record Resource: Các bản ghi riêng lẻ trong chỉ mục Pinecone có thể tìm kiếm hoặc upsert.
• Pinecone Stats Resource: Cung cấp số liệu thống kê về chỉ mục Pinecone như số lượng bản ghi, số chiều và namespace.

Danh sách công cụ

• semantic-search: Tìm kiếm các bản ghi trong chỉ mục Pinecone bằng sự tương đồng ngữ nghĩa.
• read-document: Đọc một tài liệu cụ thể từ chỉ mục Pinecone.
• list-documents: Liệt kê tất cả các tài liệu đang lưu trữ trong chỉ mục Pinecone.
• pinecone-stats: Lấy số liệu thống kê về chỉ mục Pinecone, bao gồm số bản ghi, số chiều và namespace.
• process-document: Xử lý tài liệu thành các đoạn nhỏ, sinh embedding và upsert vào chỉ mục Pinecone.

Các trường hợp sử dụng Máy chủ MCP này

• Quản lý cơ sở dữ liệu: Đọc, ghi và quản lý dữ liệu vector hiệu quả trong chỉ mục Pinecone, hỗ trợ các ứng dụng AI quy mô lớn.
• Tìm kiếm ngữ nghĩa: Cho phép trợ lý AI thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa trên các tài liệu lưu trữ, trả về kết quả phù hợp dựa trên sự tương đồng vector.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Tích hợp kiến thức bên ngoài vào quy trình LLM bằng cách truy xuất ngữ cảnh liên quan từ chỉ mục Pinecone để hỗ trợ phản hồi AI.
• Chia nhỏ và nhúng tài liệu: Tự động chia nhỏ tài liệu, sinh embedding và chèn vào Pinecone, đơn giản hóa quy trình tìm kiếm và truy xuất tài liệu.
• Giám sát chỉ mục và thống kê: Theo dõi tình trạng và hiệu suất của chỉ mục Pinecone theo thời gian thực, hỗ trợ tối ưu hóa và xử lý sự cố.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Python và Node.js.
2. Tìm tệp cấu hình Windsurf của bạn.
3. Thêm Máy chủ MCP Pinecone bằng đoạn mã JSON sau:

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

4. Lưu tệp cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Xác minh bằng cách kiểm tra các công cụ Máy chủ MCP Pinecone trong giao diện.

Bảo mật khóa API với biến môi trường:

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

Claude

1. Cài đặt Máy chủ MCP Pinecone bằng Python (vd: pip install mcp-pinecone).
2. Chỉnh sửa cấu hình Claude để thêm máy chủ:

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

3. Lưu cấu hình và khởi động lại Claude.
4. Xác nhận máy chủ đang chạy và có thể truy cập như một công cụ.

Cursor

1. Đảm bảo đã cài đặt Python và mcp-pinecone.
2. Truy cập tệp cấu hình Cursor của bạn.
3. Thêm mục Máy chủ MCP sau:

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

4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra danh sách công cụ cho các thao tác với Pinecone.

Cline

1. Xác minh đã cài đặt Python và mcp-pinecone.
2. Mở tệp cấu hình của Cline.
3. Thêm Máy chủ MCP Pinecone bằng:

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

4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Đảm bảo bạn có thể truy cập các công cụ của Pinecone.

Lưu ý: Luôn bảo mật các khóa API và giá trị nhạy cảm bằng biến môi trường như hướng dẫn ở trên.

Cách sử dụng MCP này trong các flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, nhập chi tiết máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Lưu ý thay đổi “pinecone-mcp” thành tên thật của máy chủ MCP của bạn và thay đường dẫn URL bằng URL máy chủ MCP riêng.

Tổng quan

Đánh giá của chúng tôi

Máy chủ MCP Pinecone được tài liệu hóa đầy đủ, công khai rõ các tài nguyên và công cụ, kèm hướng dẫn tích hợp và bảo mật API key rõ ràng. Tuy nhiên, nó thiếu các mẫu prompt cụ thể và tài liệu về sampling hoặc hỗ trợ roots. Nhìn chung, đây là máy chủ thực tiễn và hữu ích cho quy trình RAG và Pinecone, dù có thể cải thiện thêm bằng nhiều ví dụ workflow và tính năng nâng cao.

Đánh giá: 8/10

Điểm MCP