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pinecone（pinecone 数据库）

Agent Skill

pinecone 用于查找、检索和筛选相关信息，适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

13,693

周安装

576

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

4,562

OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息，不托管安装包，也不代用户安装。

GitHub

来源数

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手，先确认命令和权限，再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill：pinecone（pinecone 数据库）
来源仓库：https://github.com/aiwithabidi/pinecone
安装命令：
openclaw skills install pinecone
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI，并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限；确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill；本站只展示命令，不托管安装包，也不自动执行。

ClawHubOpenClaw

openclaw skills install pinecone

简介

pinecone 是矢量数据库管理工具，支持索引创建、向量插入和相似性搜索。

适合需要语义检索、知识库构建和推荐系统的 OpenClaw 用户。
可管理命名空间、跟踪集合和优化查询性能。
安装命令为 openclaw skills install pinecone，建议确认 API 密钥和索引配置。
使用前需评估是否涉及大向量上传、内存占用或实时查询延迟。

SKILL.md

name: pinecone
description: Pinecone vector database — manage indexes, upsert vectors, query similarity search, manage namespaces, and track collections via the Pinecone API. Build semantic search, recommendation systems, and RAG pipelines with high-performance vector storage. Built for AI agents — Python stdlib only, zero dependencies. Use for vector search, semantic similarity, RAG applications, recommendation engines, and AI memory systems.
homepage: https://www.agxntsix.ai
license: MIT
compatibility: Python 3.10+ (stdlib only — no dependencies)
metadata: {"openclaw": {"emoji": "🌲", "requires": {"env": ["PINECONE_API_KEY"]}, "primaryEnv": "PINECONE_API_KEY", "homepage": "https://www.agxntsix.ai"}}

🌲 Pinecone

Pinecone vector database — manage indexes, upsert vectors, query similarity search, manage namespaces, and track collections via the Pinecone API.

Features

Index management — create, configure, delete indexes
Vector upsert — insert and update vectors with metadata
Similarity search — query nearest neighbors
Namespace management — organize vectors by namespace
Metadata filtering — filter queries by metadata fields
Collection management — create snapshots of indexes
Batch operations — bulk upsert and delete
Index stats — vector counts, dimensions, usage
Sparse-dense — hybrid search with sparse vectors
Serverless — auto-scaling serverless indexes

Requirements

Variable	Required	Description
`PINECONE_API_KEY`	✅	API key/token for Pinecone

Quick Start

# List indexes
python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py indexes

# Get index details
python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py index-get my-index

# Create an index
python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py index-create '{"name":"my-index","dimension":1536,"metric":"cosine","spec":{"serverless":{"cloud":"aws","region":"us-east-1"}}}'

# Delete an index
python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py index-delete my-index

Commands

`indexes`

List indexes.

python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py indexes

`index-get`

Get index details.

python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py index-get my-index

`index-create`

Create an index.

python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py index-create '{"name":"my-index","dimension":1536,"metric":"cosine","spec":{"serverless":{"cloud":"aws","region":"us-east-1"}}}'

`index-delete`

Delete an index.

python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py index-delete my-index

`upsert`

Upsert vectors.

python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py upsert --index my-index '{"vectors":[{"id":"vec1","values":[0.1,0.2,...],"metadata":{"text":"hello"}}]}'

`query`

Query similar vectors.

python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py query --index my-index '{"vector":[0.1,0.2,...],"topK":10,"includeMetadata":true}'

`fetch`

Fetch vectors by ID.

python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py fetch --index my-index --ids vec1,vec2,vec3

`delete`

Delete vectors.

python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py delete --index my-index --ids vec1,vec2

`delete-namespace`

Delete all vectors in namespace.

python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py delete-namespace --index my-index --namespace docs

`stats`

Get index statistics.

python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py stats --index my-index

`collections`

List collections.

python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py collections

`collection-create`

Create collection from index.

python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py collection-create '{"name":"backup","source":"my-index"}'

`namespaces`

List namespaces in index.

python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py namespaces --index my-index

Output Format

All commands output JSON by default. Add --human for readable formatted output.

# JSON (default, for programmatic use)
python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py indexes --limit 5

# Human-readable
python3 {baseDir}/scripts/pinecone.py indexes --limit 5 --human

Script Reference

Script	Description
`{baseDir}/scripts/pinecone.py`	Main CLI — all Pinecone operations

Data Policy

This skill never stores data locally. All requests go directly to the Pinecone API and results are returned to stdout. Your data stays on Pinecone servers.

Credits

Built by M. Abidi | agxntsix.ai YouTube | GitHub Part of the AgxntSix Skill Suite for OpenClaw agents.

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适合场景

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

用户想查找某类 Agent Skill 时

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明，方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用；具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

97.25%

按下载量换算4,437

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置，应进入高风险复核队列，默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息，不托管安装包，不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果，不能写成本站确认安全。当前只有一个来源，正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

GitHub 仓库

github.com

/aiwithabidi/pinecone

SKILL.md 来源

clawhub.ai

/aiwithabidi/pinecone

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