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Pinecone这样的平台进行交互。Pinecone开发者MCP服务器允许您将这些工具连接到Pinecone项目和文档中。

一旦连接，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您配置索引。
• 根据您的索引配置和数据生成代码，以及参考Pinecone文档和示例。
• 在索引中插入和搜索数据，允许您在开发环境中测试查询并评估结果。

更多详细信息，请参阅文档。

此MCP服务器专注于改善作为技术堆栈一部分的Pinecone开发者的体验。它旨在与编码助手一起使用。Pinecone还提供了助理MCP，旨在为AI助手提供来自您的知识库的相关上下文。

配置

要配置MCP服务器以访问您的Pinecone项目，您需要通过控制台生成一个API密钥。没有API密钥，您的AI工具仍然能够搜索文档，但无法管理或查询您的索引。

MCP服务器需要Node.js。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（如果不存在），并添加以下配置：

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

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，请将配置添加到您的家目录中的.cursor/mcp.json文件中。

建议使用规则来指导Cursor正确使用MCP服务器。请参阅文档获取一些建议。

配置Claude桌面

使用Claude桌面找到claude_desktop_config.json文件，导航至设置 > 开发者 > 编辑配置。添加以下配置：

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

重启Claude桌面。在新的聊天界面上，您应该看到一个锤子（MCP）图标出现，并且新的MCP工具可用。

作为Gemini CLI扩展使用

要将其安装为Gemini CLI扩展，请运行以下命令：

gemini extensions install https://github.com/pinecone-io/pinecone-mcp

您需要在PINECONE_API_KEY环境变量中提供您的Pinecone API密钥。

export PINECONE_API_KEY=<您的pinecone api密钥>

当您运行gemini并按下ctrl+t时，pinecone应出现在已安装的MCP服务器列表中。

使用

配置完成后，您的AI工具将自动使用MCP与Pinecone进行交互。在使用某些工具之前，可能会提示您授权。尝试让您的AI助手为您设置一个示例索引，上传样本数据，或者为您搜索！

工具

Pinecone开发者MCP服务器为AI助手提供了以下工具：

• 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：提供有关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：创建一个新的索引，该索引使用集成推理模型将文本嵌入向量。
• upsert-records：使用集成推理在索引中插入或更新记录。
• search-records：基于文本查询在索引中搜索记录，使用集成推理进行嵌入。具有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

仅支持带有集成推理的索引。不支持助手、无集成推理的索引、独立嵌入和向量搜索。

贡献

我们欢迎您参与改进开发者的MCP体验。请在GitHub问题跟踪器提交问题。关于贡献的信息可以在CONTRIBUTING.md中找到。