Pinecone 开发者 MCP 服务器

模型上下文协议 (MCP) 是一个标准，允许编码助手和其他 AI 工具与像 Pinecone 这样的平台进行交互。Pinecone 开发者 MCP 服务器使您能够将这些工具与 Pinecone 项目和文档连接起来。

一旦连接成功，AI 工具可以：

• 搜索 Pinecone 文档 以准确回答问题。
• 根据您的应用程序需求帮助配置索引。
• 根据您的索引配置和数据以及 Pinecone 文档和示例生成代码。
• 在索引中更新和搜索数据，允许您在开发环境中测试查询并评估结果。

此 MCP 服务器专注于改善作为技术栈一部分使用 Pinecone 的开发者的体验。它旨在与编码助手一起使用。Pinecone 还提供了 Assistant MCP，旨在从您的知识库中为 AI 助手提供相关上下文。

设置

要配置 MCP 服务器访问您的 Pinecone 项目，您需要使用 控制台 生成 API 密钥。如果没有 API 密钥，您的 AI 工具仍然能够搜索文档。但是，它将无法管理和查询您的索引。

MCP 服务器需要 Node.js。请确保 node 和 npx 在您的 PATH 中可用。

接下来，您需要配置您的 AI 助手以使用 MCP 服务器。

配置 Cursor

要将 Pinecone MCP 服务器添加到项目中，在项目根目录下创建一个 .cursor/mcp.json 文件（如果尚不存在），并添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "pinecone": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "@pinecone-database/mcp"
      ],
      "env": {
        "PINECONE_API_KEY": "<your pinecone api key>"
      }
    }
  }
}

您可以在 Cursor 设置 > MCP 中检查服务器的状态。

要全局启用服务器，请将配置添加到主目录下的 .cursor/mcp.json 中。

配置 Claude 桌面版

使用 Claude 桌面版通过导航至 设置 > 开发者 > 编辑配置 来定位 claude_desktop_config.json 文件。添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "pinecone": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "@pinecone-database/mcp"
      ],
      "env": {
        "PINECONE_API_KEY": "<your pinecone api key>"
      }
    }
  }
}

重启 Claude 桌面版。在新的聊天屏幕上，您应该会看到一个锤子（MCP）图标出现，并且新的 MCP 工具可用。

使用

配置完成后，您的 AI 工具将自动使用 MCP 与 Pinecone 进行交互。在使用工具之前，可能会提示您授权。试着让您的 AI 助手为您设置一个示例索引、上传样本数据或进行搜索！

工具

Pinecone 开发者 MCP 服务器为 AI 助手提供以下工具：

• search-docs: 搜索官方 Pinecone 文档。
• list-indexes: 列出所有 Pinecone 索引。
• describe-index: 描述索引的配置。
• describe-index-stats: 提供关于索引中数据的统计信息，包括记录数量和可用命名空间。
• create-index-for-model: 创建一个新索引，该索引使用集成推理模型将文本嵌入为向量。
• upsert-records: 在具有集成推理的索引中插入或更新记录。
• search-records: 根据文本查询在索引中搜索记录，使用集成推理进行嵌入。支持元数据过滤和重新排序选项。
• cascading-search: 跨多个索引搜索记录，去重并重新排序结果。
• rerank-documents: 使用专门的重新排序模型对一组记录或文本文档进行重新排序。

限制

仅支持具有集成推理的索引。助手、没有集成推理的索引、独立嵌入和向量搜索不受支持。

贡献

我们欢迎您合作改进开发者的 MCP 体验。请在 GitHub issue tracker 中提交问题。有关贡献的信息可以在 CONTRIBUTING.md 中找到。