mcp-google-sheets

{ "Manage vector databases, store embeddings, and perform similarity searches": "Vektordatenbanken verwalten, Einbettungen speichern und Ähnlichkeitsrecherchen durchführen", "API Key": "API-Schlüssel", "Enter your Pinecone API key. You can create a new API key in the Pinecone console for your target project.": "Geben Sie Ihren Pinecone API-Schlüssel ein. Sie können einen neuen API-Schlüssel in der Pinecone Konsole für Ihr Zielprojekt erstellen.", "Configure your Pinecone API key": "Pinecone API-Schlüssel konfigurieren", "Create Index": "Index erstellen", "Upsert Vector": "Upsert-Vektor", "Update a Vector": "Vektor aktualisieren", "Get a Vector": "Vektor holen", "Delete a Vector": "Vektor löschen", "Search Vectors": "Vektoren suchen", "Search Index": "Suchindex", "Creates a new Pinecone index with custom settings.": "Erstellt einen neuen Pinecone-Index mit benutzerdefinierten Einstellungen.", "Upsert vectors into a namespace. Overwrites existing vectors with the same ID.": "Upsert Vektoren in einen Namensraum. Überschreibt vorhandene Vektoren mit der gleichen ID.", "Updates a vector in a namespace. Overwrites existing values and metadata.": "Aktualisiert einen Vektor in einem Namensraum. Überschreibt vorhandene Werte und Metadaten.", "Look up and return vectors by ID from a namespace.": "Suchen und geben Vektoren durch ID von einem Namensraum zurück.", "Delete vectors by ID from a namespace.": "Vektoren durch ID aus einem Namensraum löschen.", "Search a namespace using a query vector to find similar records.": "Durchsuche einen Namensraum mit einem Abfragevektor um ähnliche Datensätze zu finden.", "Search indexes by name or list all indexes in your project.": "Suchindex nach Namen oder Liste aller Indizes in Ihrem Projekt.", "Index Name": "Indexname", "Dimension": "Abmessungen", "Index Type": "Indextyp", "Cloud Provider": "Cloud-Anbieter", "Region": "Region", "Environment": "Umgebung", "Pod Type": "Pod Typ", "Replicas": "Replikate", "Shards": "Scherben", "Pods": "Pods", "Metric": "Metrisch", "Vector Type": "Vektortyp", "Deletion Protection": "Löschschutz", "Wait Until Ready": "Warten bis fertig", "Suppress Conflicts": "Konflikte unterdrücken", "Tags": "Tags", "Source Collection": "Quellensammlung", "Index Host": "Index Host", "Namespace": "Namensraum", "Input Method": "Eingabemethode", "Vector ID": "Vektor-ID", "Vector Values": "Vektorwerte", "Vectors": "Vektoren", "Sparse Indices": "Sparse Indices", "Sparse Values": "Sparse Werte", "Metadata": "Metadaten", "Vector IDs": "Vektor-ID", "Delete Mode": "Löschmodus", "Confirm Delete All": "Alle löschen bestätigen", "Metadata Filter": "Metadatenfilter", "Top K": "Top K", "Query Method": "Abfragemethode", "Query Vector": "Abfragevektor", "Query Vector ID": "Abfragevektor ID", "Include Values": "Werte einbeziehen", "Include Metadata": "Metadaten einbeziehen", "Search Mode": "Suchmodus", "Name Filter": "Namensfilter", "You must pass a non-empty string for name in order to create an index": "Sie müssen eine nicht leere Zeichenkette für den Namen übergeben, um einen Index zu erstellen", "You must pass a positive integer for dimension in order to create an index. For dense indexes, this is required.": "Sie müssen eine positive Ganzzahl für Dimension übergeben, um einen Index zu erstellen. Für dichte Indizes ist dies erforderlich.", "Choose between serverless or pod-based index deployment": "Wählen Sie zwischen serverlosem oder pod-basiertem Indexeinsatz", "The public cloud where you would like your index hosted (for serverless)": "Die öffentliche Cloud, in der Ihr Index gehostet werden soll (für Serverless)", "The region where you would like your index to be created (for serverless)": "Die Region, in der Ihr Index erstellt werden soll (für Serverless)", "The environment where the index is hosted (for pod-based indexes)": "Die Umgebung, in der der Index gehostet wird (für pod-basierte Indizes)", "The type of pod to use": "Der Typ des Pods", "The number of replicas. Replicas duplicate your index for higher availability and throughput.": "Die Anzahl der Repliken. Replikate duplizieren Ihren Index für höhere Verfügbarkeit und Durchsatz.", "The number of shards. Shards split your data across multiple pods.": "Die Anzahl der Scherben. Scherben. Scherben teilen deine Daten über mehrere Pods auf.", "The number of pods to be used in the index. This should be equal to shards x replicas.": "Die Anzahl der Pods die im Index verwendet werden sollen. Dies sollte gleich sein wie Shards x Repliken.", "The distance metric to use. Defaults to cosine for dense indexes, dotproduct for sparse indexes.": "Die zu verwendende Distanzmetrie. Standard ist Kosinus für dichte Indizes, Dotproduct für Sparse-Indizes.", "The type of vectors to store. Dense is default for most use cases.": "Die Art der zu speichernden Vektoren. Dense ist Standard für die meisten Anwendungsfälle.", "Enable deletion protection for the index": "Löschschutz für den Index aktivieren", "Wait until the index is ready to receive data before completing": "Warten Sie, bis der Index bereit ist, Daten zu erhalten, bevor er fertig ist", "Do not throw if you attempt to create an index that already exists": "Werfen Sie nicht, wenn Sie versuchen, einen Index zu erstellen, der bereits existiert", "Optional tags for the index (e.g., {\"team\": \"data-science\"})": "Optionale Tags für den Index (z. B. {\"Team\": \"Datenwissenschaften\"})", "The name of the collection to be used as the source for the index": "Der Name der Sammlung, die als Quelle für den Index verwendet werden soll", "The name of the index to upsert vectors into": "Der Name des Indexes, in den Vektoren hochgeladen werden sollen", "The unique host for the index (optional, see Pinecone docs for targeting an index)": "Der einzigartige Host für den Index (optional, siehe Pinecone Docs zum Tarnen eines Indexes)", "The namespace where you upsert vectors (e.g., \"example-namespace\")": "Der Namensraum, in dem Sie Vektoren hochladen (z.B. \"Beispiel-Namensraum\")", "Choose how to provide vector data": "Wählen Sie, wie Vektordaten bereitgestellt werden sollen", "The unique identifier for the vector (e.g., \"vec1\")": "Der eindeutige Bezeichner für den Vektor (z.B. \"vec1\")", "Array of numbers representing the vector (e.g., [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1])": "Anordnung von Zahlen, die den Vektor repräsentieren (z.B.: [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1])", "Array of vectors to upsert (for multiple vectors input)": "Anordnung der zu upsertierenden Vektoren (für mehrere Vektoreingaben)", "The name of the index containing the vector to update": "Der Name des Indexes, der den zu aktualisierenden Vektor enthält", "Vector's unique id (required, string length: 1 - 512)": "Eindeutige Id des Vectors (benötigte Stringlänge: 1 - 512)", "The namespace containing the vector to update (e.g., \"example-namespace\")": "Der Namensraum, der den zu aktualisierenden Vektor enthält (z. B. \"Beispiel-Namensraum\")", "Vector data to update (e.g., [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8])": "Vektordaten zum Aktualisieren (z.B. [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8])", "Array of indices for sparse values (optional)": "Anordnung der Indizes für Sparse-Werte (optional)", "Array of sparse values corresponding to indices (must be same length as indices)": "Array von spärlichen Werten, die Indizes entsprechen (muss dieselbe Länge wie Indizes haben)", "Key-value pairs to set for the vector": "Schlüssel-Wert-Paare für den Vektor", "The name of the index to fetch vectors from": "Der Name des Indexes, von dem Vektoren abgerufen werden sollen", "The vector IDs to fetch. Does not accept values containing spaces (e.g., [\"id-1\", \"id-2\"])": "Die zu holenden Vektor-IDs. Akzeptiert keine Werte mit Leerzeichen (z.B. [\"id-1\", \"id-2\"])", "The namespace containing the vectors to fetch (e.g., \"example-namespace\")": "Der Namensraum, der die zu holenden Vektoren enthält (z. B. \"Beispiel-Namensraum\")", "The name of the index to delete vectors from": "Der Name des Indexes, von dem Vektoren gelöscht werden sollen", "The namespace to delete vectors from (e.g., \"example-namespace\")": "Der Namensraum zum Löschen von Vektoren (z.B. \"Beispiel-Namensraum\")", "Choose how to delete vectors": "Wählen Sie, wie Vektoren zu löschen", "The ID of the vector to delete (for single vector deletion)": "Die ID des zu löschenden Vektors (für einzelne Vektorlöschung)", "Array of vector IDs to delete (e.g., [\"id-2\", \"id-3\"])": "Anordnung der zu löschenden Vektor-IDs (z.B. [\"id-2\", \"id-3\"])", "Check this box to confirm you want to delete ALL vectors in the namespace": "Aktivieren Sie diese Option, um zu bestätigen, dass Sie ALLE Vektoren im Namensraum löschen möchten", "Metadata filter expression to select vectors to delete. Examples:\n• {\"genre\": {\"$eq\": \"documentary\"}}\n• {\"year\": {\"$gt\": 2019}}\n• {\"$and\": [{\"genre\": \"comedy\"}, {\"year\": {\"$gte\": 2020}}]}": "Metadaten-Filterausdruck, um Vektoren auszuwählen, die gelöscht werden sollen. Beispiele:\n• {\"genre\": {\"$eq\": \"documentary\"}}\n• {\"year\": {\"$gt\": 2019}}\n• {\"$and\": [{\"genre\": \"comedy\"}, {\"Jahr\": {\"$gte\": 2020}}]}", "The name of the index to search in": "Der Name des zu durchsuchenden Indexes", "The number of results to return for each query (range: 1-10000)": "Die Anzahl der Ergebnisse, die für jede Abfrage zurückgegeben werden sollen (Bereich: 1-10000)", "The namespace to query (e.g., \"example-namespace\")": "Der zu abfragende Namensraum (z.B. \"Beispiel-Namensraum\")", "Choose how to provide the query": "Wählen Sie, wie die Abfrage anzubieten ist", "The query vector. This should be the same length as the dimension of the index (e.g., [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8])": "Der Abfragevektor. Dies sollte die gleiche Länge wie die Größe des Indexes sein (z.B. [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8])", "The unique ID of the vector to be used as a query vector (max length: 512)": "Die eindeutige ID des Vektors, der als Abfragevektor verwendet werden soll (max. Länge: 512)", "Array of indices for sparse vector data (optional)": "Anordnung der Indizes für sparse Vektordaten (optional)", "Filter to apply using vector metadata. Examples:\n• {\"genre\": {\"$eq\": \"documentary\"}}\n• {\"year\": {\"$gt\": 2019}}\n• {\"$and\": [{\"genre\": {\"$in\": [\"comedy\", \"drama\"]}}, {\"year\": {\"$gte\": 2020}}]}": "Filtern um Vektor-Metadaten anzuwenden. Beispiele:\n• {\"genre\": {\"$eq\": \"documentary\"}}\n• {\"year\": {\"$gt\": 2019}}\n• {\"$and\": [{\"genre\": {\"$in\": [\"comedy\", \"drama\"]}}, {\"Jahr\": {\"$gte\": 2020}}]}", "Whether vector values are included in the response": "Ob Vektorwerte in der Antwort enthalten sind", "Whether metadata is included in the response": "Ob Metadaten in der Antwort enthalten sind", "Choose how to search for indexes": "Wählen Sie die Suche nach Indizes", "The name of the specific index to search for (when using Find Specific Index mode)": "Der Name des zu suchenden Indexes (wenn Sie den spezifischen Indexmodus finden)", "Filter indexes by name (partial match, case-insensitive)": "Indizes nach Namen filtern (partielle Übereinstimmung, Groß- und Kleinschreibung)", "Serverless": "Serverlos", "Pod-based": "Pod-basiert", "AWS": "AWS", "GCP": "GCP", "Azure": "Azure", "s1.x1": "s1.x1", "s1.x2": "s1.x2", "s1.x4": "s1.x4", "s1.x8": "s1.x8", "p1.x1": "p1.x1", "p1.x2": "p1.x2", "p1.x4": "p1.x4", "p1.x8": "p1.x8", "p2.x1": "p2.x1", "p2.x2": "p2.x2", "p2.x4": "p2.x4", "p2.x8": "p2.x8", "Cosine": "Cosine", "Euclidean": "Euclidean", "Dot Product": "Punkt Produkt", "Dense": "Dichte", "Sparse": "Sparsam", "Single Vector": "Einzelvektor", "Multiple Vectors (JSON)": "Mehrere Vektoren (JSON)", "Delete One Vector": "Einen Vektor löschen", "Delete Multiple Vectors": "Mehrere Vektoren löschen", "Delete All Vectors": "Alle Vektoren löschen", "Delete by Filter": "Löschen durch Filter", "Query by ID": "Abfrage nach ID", "List All Indexes": "Alle Indizes auflisten", "Find Specific Index": "Spezifischen Index finden" }