Pinecone Assistant MCP 服务器

Pinecone Assistant MCP 服务器

通过此安全的 MCP 服务器,将 Pinecone Assistant 的语义搜索、多结果检索和知识库访问集成到你的 AI 智能体中。

“Pinecone Assistant” MCP 服务器的作用是什么?

Pinecone Assistant MCP 服务器是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现,用于从 Pinecone Assistant 检索信息。它让 AI 助手能够连接 Pinecone 向量数据库及其助手功能,从而实现语义搜索、信息检索、多结果查询等高级开发流程。作为 AI 客户端与 Pinecone Assistant API 之间的桥梁,它支持知识库检索、查询响应,并将向量数据库能力集成到更广泛的 AI 工作流中。该服务器可配置,可通过 Docker 部署或源码构建,适合集成进多种 AI 开发环境。

提示词模板列表

在现有文档或仓库文件中未提及任何提示词模板。

资源列表

在现有文档或仓库文件中未描述任何明确资源。

工具列表

在现有文档或仓库文件中未描述任何明确工具或工具名称。

本 MCP 服务器的用例

  • 语义搜索集成:开发者可利用 Pinecone 的向量搜索能力,为 AI 智能体添加对大规模数据集的语义搜索功能。
  • 知识库查询:构建能从存储于 Pinecone 的组织知识库中获取上下文相关信息的助手。
  • 多结果检索:配置并获取用户查询的多个相关结果,提升 AI 助手的响应质量。
  • AI 工作流增强:将 MCP 服务器集成进现有开发工具(如 Claude 或 Cursor),为 AI 智能体实时访问外部知识和向量搜索能力。
  • 安全 API 访问:在开发和研究任务中安全管理 API 密钥和端点,同时充分利用 Pinecone Assistant。

如何部署

Windsurf

现有文档中未提供 Windsurf 专门的安装说明。

Claude

  1. 确保你已安装 Docker。
  2. Pinecone 控制台 获取你的 Pinecone API 密钥。
  3. 在控制台的 Assistant 详情页找到 Pinecone Assistant API host。
  4. 在你的 claude_desktop_config.json 中添加如下内容:
{
  "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>"
      }
    }
  }
}
  1. 保存配置并重启 Claude Desktop。

API 密钥安全管理

如上所示,API 密钥及相关环境变量通过 env 区块设置,避免出现在命令行或配置文件明文中,提升安全性。

Cursor

现有文档中未提供 Cursor 专门的安装说明。

Cline

现有文档中未提供 Cline 专门的安装说明。

在流程中如何使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

如需在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器,首先将 MCP 组件添加到你的流程,并连接到 AI 智能体:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分,按如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息:

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

配置完成后,AI 智能体即可作为工具访问并使用 MCP 的全部功能。请将 “pinecone-assistant” 替换为你实际的 MCP 服务器名称,并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。


概览

部分是否可用说明/备注
概览README.md 中有概览和功能说明
提示词模板列表文档或仓库未找到提示词模板
资源列表未描述任何明确资源
工具列表未找到任何明确工具定义
API 密钥安全管理Claude 配置示例中使用 env 区块
采样支持(在评估中不重要)未提及采样能力

我们的看法

根据现有文档,Pinecone Assistant MCP 服务器在部署和基础使用方面说明详尽,但缺乏与 MCP 协议相关的提示词模板、资源和工具细节。它易于与 Claude Desktop 集成,并对 API 密钥安全管理有明确指引,但若要全面使用,仍需更丰富的 MCP 相关功能与文档补充。

评分:5/10
该 MCP 服务器在 Pinecone 集成与安全方面表现可靠,但在 MCP 特有原语与功能的文档上仍有不足,限制了其更广泛用途。

MCP 评分

是否有 LICENSE
是否有至少一个工具
Fork 数量4
Star 数量20

常见问题

Pinecone Assistant MCP 服务器的作用是什么?

它将 AI 助手连接到 Pinecone 的向量数据库,实现语义搜索、知识检索、多结果响应,提升 AI 工作流能力。

如何配置 Pinecone Assistant MCP 服务器?

对于 Claude Desktop,请使用 Docker,并在配置文件中提供 Pinecone API 密钥和 Assistant host。配置部分有 JSON 示例。

MCP 服务器支持安全 API 密钥管理吗?

支持。API 密钥和敏感信息通过环境变量设置在配置文件中,确保安全且与代码分离。

典型的使用场景有哪些?

对大数据集的语义搜索、组织知识库查询、获取多个相关结果,以及将向量搜索集成进 AI 工作流。

是否支持 Windsurf 或 Cursor 等其他客户端?

没有针对 Windsurf 或 Cursor 的专门配置说明,但你可以根据通用 MCP 配置适配你的环境。

将 Pinecone Assistant MCP 集成进 FlowHunt

通过 Pinecone Assistant MCP 服务器连接 Pinecone 向量数据库,提升你的 AI 智能体能力。可在 FlowHunt 或你喜欢的开发工具中体验高级搜索与知识检索。

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