mcp-google-sheets

{ "Manage vector databases, store embeddings, and perform similarity searches": "Gérer les bases de données vectorielles, stocker les incorporations et effectuer des recherches de similarité", "API Key": "Clé API", "Enter your Pinecone API key. You can create a new API key in the Pinecone console for your target project.": "Entrez votre clé API Pinecone. Vous pouvez créer une nouvelle clé API dans la console Pinecone pour votre projet cible.", "Configure your Pinecone API key": "Configurer votre clé API Pinecone", "Create Index": "Créer un index", "Upsert Vector": "Vecteur haut de gamme", "Update a Vector": "Mettre à jour un vecteur", "Get a Vector": "Obtenir un vecteur", "Delete a Vector": "Supprimer un vecteur", "Search Vectors": "Rechercher des vecteurs", "Search Index": "Index de recherche", "Creates a new Pinecone index with custom settings.": "Crée un nouvel index Pinecone avec des paramètres personnalisés.", "Upsert vectors into a namespace. Overwrites existing vectors with the same ID.": "Des vecteurs haut de gamme dans un espace de noms. Remplace les vecteurs existants avec le même ID.", "Updates a vector in a namespace. Overwrites existing values and metadata.": "Met à jour un vecteur dans un espace de noms. Remplace les valeurs existantes et les métadonnées.", "Look up and return vectors by ID from a namespace.": "Rechercher et retourner des vecteurs par ID à partir d'un espace de noms.", "Delete vectors by ID from a namespace.": "Supprimer les vecteurs par ID d'un espace de noms.", "Search a namespace using a query vector to find similar records.": "Recherchez un espace de noms en utilisant un vecteur de requête pour trouver des enregistrements similaires.", "Search indexes by name or list all indexes in your project.": "Rechercher des index par nom ou lister tous les index de votre projet.", "Index Name": "Nom de l'index", "Dimension": "Dimension", "Index Type": "Type d'index", "Cloud Provider": "Fournisseur Cloud", "Region": "Région", "Environment": "Environnement", "Pod Type": "Type de Pod", "Replicas": "Répliques", "Shards": "Éclats", "Pods": "Pods", "Metric": "Métrique", "Vector Type": "Type de vecteur", "Deletion Protection": "Protection contre la suppression", "Wait Until Ready": "Attendez jusqu'à ce que vous soyez prêt", "Suppress Conflicts": "Supprimer les conflits", "Tags": "Tags", "Source Collection": "Collection source", "Index Host": "Hôte de l'index", "Namespace": "Espace de noms", "Input Method": "Méthode de saisie", "Vector ID": "ID vectoriel", "Vector Values": "Valeurs vectorielles", "Vectors": "Vecteurs", "Sparse Indices": "Sparse Indices", "Sparse Values": "Valeurs Sparse", "Metadata": "Métadonnées", "Vector IDs": "IDs vectoriels", "Delete Mode": "Mode de suppression", "Confirm Delete All": "Confirmer tout supprimer", "Metadata Filter": "Filtre de métadonnées", "Top K": "Top K", "Query Method": "Méthode de requête", "Query Vector": "Vecteur de requête", "Query Vector ID": "ID vectoriel de la requête", "Include Values": "Inclure les valeurs", "Include Metadata": "Inclure les métadonnées", "Search Mode": "Mode de recherche", "Name Filter": "Filtre de nom", "You must pass a non-empty string for name in order to create an index": "Vous devez passer une chaîne de nom non vide pour créer un index", "You must pass a positive integer for dimension in order to create an index. For dense indexes, this is required.": "Vous devez passer un entier positif pour la dimension afin de créer un index. Pour les index dense, c'est obligatoire.", "Choose between serverless or pod-based index deployment": "Choisissez entre le déploiement d'index basé sur serveur ou sur pod", "The public cloud where you would like your index hosted (for serverless)": "Le cloud public où vous aimeriez que votre index soit hébergé (pour sans serveur)", "The region where you would like your index to be created (for serverless)": "La région où vous souhaitez que votre index soit créé (pour sans serveur)", "The environment where the index is hosted (for pod-based indexes)": "L'environnement où l'index est hébergé (pour les index en pod)", "The type of pod to use": "Le type de pod à utiliser", "The number of replicas. Replicas duplicate your index for higher availability and throughput.": "Le nombre de réplications. Les répliques dupliquent votre index pour une disponibilité et un débit plus élevés.", "The number of shards. Shards split your data across multiple pods.": "Le nombre de fragments. Les éclats divisent vos données en plusieurs podes.", "The number of pods to be used in the index. This should be equal to shards x replicas.": "Le nombre de pods à utiliser dans l'index. Cela doit être égal à des fragments de répliques x.", "The distance metric to use. Defaults to cosine for dense indexes, dotproduct for sparse indexes.": "La mesure de distance à utiliser. Par défaut, cosinus pour les index dense, dotproduct pour les index épars.", "The type of vectors to store. Dense is default for most use cases.": "Le type de vecteurs à stocker. Dense est par défaut pour la plupart des cas d'utilisation.", "Enable deletion protection for the index": "Activer la protection de suppression pour l'index", "Wait until the index is ready to receive data before completing": "Attendez que l'index soit prêt à recevoir des données avant de compléter", "Do not throw if you attempt to create an index that already exists": "Ne jetez pas si vous essayez de créer un index qui existe déjà", "Optional tags for the index (e.g., {\"team\": \"data-science\"})": "Étiquettes optionnelles pour l'index (par exemple, {\"team\": \"data-science\"})", "The name of the collection to be used as the source for the index": "Le nom de la collection à utiliser comme source de l'index", "The name of the index to upsert vectors into": "Le nom de l'index dans lequel mettre en valeur les vecteurs", "The unique host for the index (optional, see Pinecone docs for targeting an index)": "L'hôte unique pour l'index (optionnel, voir docs Pinecone pour cibler un index)", "The namespace where you upsert vectors (e.g., \"example-namespace\")": "L'espace de noms où vous upsert des vecteurs (par exemple, \"exemple-espace de noms\")", "Choose how to provide vector data": "Choisir comment fournir des données vectorielles", "The unique identifier for the vector (e.g., \"vec1\")": "L'identifiant unique pour le vecteur (par exemple, \"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])": "Tableau de nombres représentant le vecteur (par exemple, [0.1, 0.1, 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)": "Tableau de vecteurs à utiliser (pour l'entrée de vecteurs multiples)", "The name of the index containing the vector to update": "Le nom de l'index contenant le vecteur à mettre à jour", "Vector's unique id (required, string length: 1 - 512)": "Identifiant unique du vecteur (requis, longueur de chaîne : 1 - 512)", "The namespace containing the vector to update (e.g., \"example-namespace\")": "L'espace de noms contenant le vecteur à mettre à jour (par exemple, \"exemple-espace de noms\")", "Vector data to update (e.g., [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8])": "Données vectorielles à mettre à jour (par exemple, [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8])", "Array of indices for sparse values (optional)": "Tableau d'indices pour les valeurs éparses (optionnel)", "Array of sparse values corresponding to indices (must be same length as indices)": "Tableau de valeurs épares correspondant aux indices (doit être de même longueur que les indices)", "Key-value pairs to set for the vector": "Paires de valeur clé à définir pour le vecteur", "The name of the index to fetch vectors from": "Le nom de l'index à partir duquel récupérer les vecteurs", "The vector IDs to fetch. Does not accept values containing spaces (e.g., [\"id-1\", \"id-2\"])": "Les identifiants vectoriels à récupérer. N'accepte pas les valeurs contenant des espaces (par exemple, [\"id-1\", \"id-2\"])", "The namespace containing the vectors to fetch (e.g., \"example-namespace\")": "L'espace de noms contenant les vecteurs à récupérer (par exemple, \"exemple-espace de noms\")", "The name of the index to delete vectors from": "Le nom de l'index pour supprimer les vecteurs de", "The namespace to delete vectors from (e.g., \"example-namespace\")": "L'espace de noms à partir duquel supprimer des vecteurs (par exemple, \"exemple-espace de noms\")", "Choose how to delete vectors": "Choisir comment supprimer les vecteurs", "The ID of the vector to delete (for single vector deletion)": "L'ID du vecteur à supprimer (pour la suppression d'un seul vecteur)", "Array of vector IDs to delete (e.g., [\"id-2\", \"id-3\"])": "Tableau des identifiants vectoriels à supprimer (par exemple, [\"id-2\", \"id-3\"])", "Check this box to confirm you want to delete ALL vectors in the namespace": "Cochez cette case pour confirmer que vous voulez supprimer TOUS les vecteurs de l'espace de noms", "Metadata filter expression to select vectors to delete. Examples:\n• {\"genre\": {\"$eq\": \"documentary\"}}\n• {\"year\": {\"$gt\": 2019}}\n• {\"$and\": [{\"genre\": \"comedy\"}, {\"year\": {\"$gte\": 2020}}]}": "Expression de filtre de métadonnées pour sélectionner les vecteurs à supprimer. Exemples:\n• {\"genre\": {\"$eq\": \"documentary\"}}\n• {\"year\": {\"$gt\": 2019}}\n• {\"$and\": [{\"genre\": \"comédie\"}, {\"year\": {\"$gte\": 2020}}]}", "The name of the index to search in": "Le nom de l'index dans lequel rechercher", "The number of results to return for each query (range: 1-10000)": "Le nombre de résultats à retourner pour chaque requête (intervalle : 1-10000)", "The namespace to query (e.g., \"example-namespace\")": "L'espace de noms à rechercher (par exemple, \"exemple-espace de noms\")", "Choose how to provide the query": "Choisissez comment fournir la requête", "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])": "Le vecteur de requête. Il doit avoir la même longueur que la dimension de l'index (par exemple, [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)": "L'ID unique du vecteur à utiliser comme vecteur de requête (longueur max : 512)", "Array of indices for sparse vector data (optional)": "Tableau d'indices pour les données vectorielles éparses (optionnel)", "Filter to apply using vector metadata. Examples:\n• {\"genre\": {\"$eq\": \"documentary\"}}\n• {\"year\": {\"$gt\": 2019}}\n• {\"$and\": [{\"genre\": {\"$in\": [\"comedy\", \"drama\"]}}, {\"year\": {\"$gte\": 2020}}]}": "Filtrer à appliquer en utilisant les métadonnées vectorielles. Exemples:\n• {\"genre\": {\"$eq\": \"documentary\"}}\n• {\"year\": {\"$gt\": 2019}}\n• {\"$and\": [{\"genre\": {\"$in\": [\"comedy\", \"drama\"]}}, {\"year\": {\"$gte\": 2020}}]}", "Whether vector values are included in the response": "Si les valeurs vectorielles sont incluses dans la réponse", "Whether metadata is included in the response": "Si les métadonnées sont incluses dans la réponse", "Choose how to search for indexes": "Choisir comment rechercher des index", "The name of the specific index to search for (when using Find Specific Index mode)": "Le nom de l'index spécifique à rechercher (lorsque vous utilisez le mode Recherche d'index spécifique)", "Filter indexes by name (partial match, case-insensitive)": "Filtrer les index par nom (correspondance partielle, insensible à la casse)", "Serverless": "Sans serveur", "Pod-based": "Basé sur le pod", "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": "Produit point", "Dense": "Dense", "Sparse": "Sparse", "Single Vector": "Simple Vecteur", "Multiple Vectors (JSON)": "Vecteurs multiples (JSON)", "Delete One Vector": "Supprimer un vecteur", "Delete Multiple Vectors": "Supprimer plusieurs vecteurs", "Delete All Vectors": "Supprimer tous les vecteurs", "Delete by Filter": "Supprimer par filtre", "Query by ID": "Requête par ID", "List All Indexes": "Lister tous les index", "Find Specific Index": "Trouver un index spécifique" }