Pinecone Developer MCP

松果开发人员MCP服务器

](https://www.npmjs.com/package/@pinecone-database/mcp)  

这 模型上下文协议 （MCP）是一个标准，允许编码助手和其他人工智能工具与Pinecone等平台进行交互。Pinecone Developer MCP Server允许您将这些工具与Pinecone项目和文档连接起来。

一旦连接，AI工具可以：

• 搜索 松果文件 准确回答问题。
• 帮助您根据应用程序的需要配置索引。
• 根据索引配置和数据以及Pinecone文档和示例生成代码。
• 在索引中查找和搜索数据，允许您在开发环境中测试查询和评估结果。

请参阅 文档 了解更多详细信息。

此MCP服务器专注于改善开发人员使用Pinecone的体验，作为其技术栈的一部分。它旨在与编码助手一起使用。松果还提供 助理MCP，旨在为AI助手提供来自您的知识库的相关上下文。

设置

要配置MCP服务器以访问您的Pinecone项目，您需要使用 控制台.如果没有API密钥，您的人工智能工具仍然可以搜索文档。但是，它将无法管理或查询您的索引。

MCP服务器需要 v18或更高版本。确保 node 和 npx 可在您的 PATH.

接下来，您需要配置您的AI助手以使用MCP服务器。

配置光标

要将Pinecone MCP服务器添加到项目中，请创建 .cursor/mcp.json 在项目根目录中创建文件（如果它不存在），并添加以下配置：

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

您可以在中检查服务器的状态 光标设置>MCP.

要全局启用服务器，请将配置添加到 .cursor/mcp.json 请改为在您的主目录中。

建议使用规则来指导Cursor正确使用MCP服务器。看看 文档 对于一些建议。

配置Claude桌面

使用Claude桌面查找 claude_desktop_config.json 通过导航到文件 设置>开发人员>编辑配置.添加以下配置：

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

重新启动Claude桌面。在新的聊天屏幕上，您应该看到一个锤子（MCP）图标出现，其中包含可用的新MCP工具。

用作Gemini CLI扩展

将其安装为 Gemini CLI 扩展，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。

export PINECONE_API_KEY=

当你奔跑时 gemini 并按下 ctrl+t, pinecone 现在应该显示在已安装的MCP服务器列表中。

用法

配置后，您的AI工具将自动使用MCP与Pinecone进行交互。在使用工具之前，系统可能会提示您获取权限。

示例提示

以下是您可以使用AI助手尝试的一些提示：

• “在Pinecone文档中搜索有关元数据过滤的信息”
• “列出我的所有松果索引并描述它们的配置”
• “使用多语言e5-large模型创建一个名为“我的文档”的新索引”
• “将这些文档插入我的索引：\[粘贴您的文档\]”
• “在我的索引中搜索与“身份验证最佳实践”相关的记录”
• 我的索引中存在哪些命名空间，每个命名空间中有多少条记录

工具

Pinecone Developer MCP Server为AI助手提供了以下工具：

• search-docs：搜索Pinecone官方文件。
• list-indexes：列出所有松果索引。
• 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作为向量嵌入。
• upsert-records：使用集成推理在索引中插入或更新记录。
• search-records：使用集成推理进行嵌入，根据文本查询在索引中搜索记录。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，对结果进行重复数据删除和重新排序。
• 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。

局限性

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

故障排除

MCP服务器未出现在您的AI工具中

• 确保安装了Node.js v18或更高版本： node --version
• 验证 npx 在您的PATH中可用： which npx
• 检查您的配置文件是否位于正确的位置，并且具有有效的JSON语法
• 更改配置后重新启动AI工具

“API密钥无效”或身份验证错误

• 在中验证您的API密钥是否正确 松果控制台
• 检查一下 PINECONE_API_KEY MCP配置中的环境变量设置正确
• 确保API键值周围没有多余的空格或引号

工具无法按预期工作

• MCP服务器仅支持具有集成推理的索引。如果你试图在没有集成推理的情况下使用无服务器索引，你需要使用嵌入模型创建一个新的索引
• 检查MCP服务器日志中的错误消息。在Cursor中，视图登录 光标设置>MCP

连接问题

• 如果使用公司网络，请确保您的防火墙允许连接到 api.pinecone.io
• 尝试手动运行服务器以查看详细的错误输出： PINECONE_API_KEY= npx @pinecone-database/mcp

贡献

我们欢迎您在改善开发人员MCP体验方面的合作。请在 有关捐款的信息，请参阅 贡献.md.