Serwer Pinecone Assistant MCP

Do czego służy serwer “Pinecone Assistant” MCP?

Serwer Pinecone Assistant MCP to implementacja Model Context Protocol (MCP), zaprojektowana do pobierania informacji z Pinecone Assistant. Umożliwia asystentom AI połączenie z bazą wektorową Pinecone i funkcjami asystenta, pozwalając na tworzenie zaawansowanych przepływów pracy, takich jak wyszukiwanie semantyczne, pobieranie informacji czy zapytania z wieloma wynikami. Działając jako most między klientami AI a API Pinecone Assistant, umożliwia zadania takie jak przeszukiwanie baz wiedzy, odpowiadanie na zapytania oraz integrację możliwości bazy wektorowej z szerszymi przepływami AI. Serwer jest konfigurowalny i może być wdrażany przez Dockera lub budowany ze źródeł, co czyni go odpowiednim do integracji z różnymi środowiskami developerskimi AI.

Lista promptów

Brak szablonów promptów w dostępnej dokumentacji lub plikach repozytorium.

Lista zasobów

Brak wyraźnie opisanych zasobów w dostępnej dokumentacji lub plikach repozytorium.

Lista narzędzi

Brak wyraźnie opisanych narzędzi lub nazw narzędzi w dostępnej dokumentacji lub plikach repozytorium.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Integracja wyszukiwania semantycznego: Deweloperzy mogą wzbogacić agentów AI o możliwość wykonywania wyszukiwań semantycznych w dużych zbiorach danych przy użyciu funkcji wyszukiwania wektorowego Pinecone.
• Zapytania do bazy wiedzy: Twórz asystentów, którzy pobierają kontekstowo trafne informacje z baz wiedzy firmy przechowywanych w Pinecone.
• Pobieranie wielu wyników: Skonfiguruj i pobieraj wiele trafnych odpowiedzi na zapytania użytkowników, poprawiając jakość odpowiedzi asystenta AI.
• Usprawnienie przepływów AI: Zintegruj serwer MCP z istniejącymi narzędziami developerskimi (takimi jak Claude lub Cursor), aby zapewnić agentom AI dostęp w czasie rzeczywistym do zewnętrznej wiedzy i wyszukiwania wektorowego.
• Bezpieczny dostęp do API: Zarządzaj kluczami API i punktami końcowymi w bezpieczny sposób, korzystając z Pinecone Assistant do różnych zadań rozwojowych i badawczych.

Jak to skonfigurować

Windsurf

Brak instrukcji instalacyjnych specyficznych dla Windsurf w dostępnej dokumentacji.

Claude

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Docker.
2. Uzyskaj swój klucz API Pinecone z Pinecone Console.
3. Znajdź swój host API Pinecone Assistant (na stronie szczegółów Assistant w konsoli).
4. Dodaj poniższy fragment do pliku claude_desktop_config.json:

{
  "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>"
      }
    }
  }
}

5. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Claude Desktop.

Zabezpieczanie kluczy API

Klucze API i wrażliwe zmienne środowiskowe są ustawiane w bloku env jak wyżej, co zabezpiecza je przed ujawnieniem w linii poleceń i plikach konfiguracyjnych.

Cursor

Brak instrukcji instalacyjnych specyficznych dla Cursor w dostępnej dokumentacji.

Cline

Brak instrukcji instalacyjnych specyficznych dla Cline w dostępnej dokumentacji.

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim przepływem FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “pinecone-assistant” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podmienić URL na własny adres serwera MCP.

Przegląd

Nasza opinia

Na podstawie dostępnej dokumentacji, serwer Pinecone Assistant MCP jest dobrze udokumentowany pod względem instalacji i podstawowego użycia, ale brakuje szczegółów dotyczących szablonów promptów, zasobów i narzędzi specyficznych dla protokołu MCP. Jest łatwy do integracji z Claude Desktop i zawiera wskazówki dotyczące zabezpieczania kluczy API, jednak może wymagać więcej funkcji MCP i dokumentacji do pełnego wykorzystania.

Ocena: 5/10
Serwer MCP jest solidny pod kątem integracji z Pinecone i bezpieczeństwa, ale luki w dokumentacji dotyczącej prymitywów i funkcji MCP ograniczają jego szerszą użyteczność.

Ocena MCP