Servidor MCP para desarrolladores de Pinecone

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un estándar que permite que los asistentes de programación y otras herramientas de IA interactúen con plataformas como Pinecone. El Servidor MCP para Desarrolladores de Pinecone permite conectar estas herramientas con los proyectos y la documentación de Pinecone.

Una vez conectadas, las herramientas de IA pueden:

Busque la documentación de Pinecone para responder preguntas con precisión.
Le ayuda a configurar índices según las necesidades de su aplicación.
Genere código informado por su configuración de índice y datos, así como por la documentación y ejemplos de Pinecone.
Inserte y busque datos en índices, lo que le permitirá probar consultas y evaluar resultados dentro de su entorno de desarrollo.

Este servidor MCP se centra en mejorar la experiencia de los desarrolladores que trabajan con Pinecone como parte de su pila tecnológica. Está diseñado para su uso con asistentes de programación. Pinecone también ofrece el Asistente MCP , diseñado para proporcionar a los asistentes de IA contexto relevante extraído de su base de conocimientos.

Configuración

Para configurar el servidor MCP y acceder a su proyecto Pinecone, deberá generar una clave API mediante la consola . Sin una clave API, su herramienta de IA podrá buscar documentación. Sin embargo, no podrá administrar ni consultar sus índices.

El servidor MCP requiere Node.js. Asegúrate de que node y npx estén disponibles en PATH .

A continuación, deberá configurar su asistente de IA para utilizar el servidor MCP.

Configurar cursor

Para agregar el servidor Pinecone MCP a un proyecto, cree un archivo .cursor/mcp.json en la raíz del proyecto (si aún no existe) y agregue la siguiente configuración:

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

Puede comprobar el estado del servidor en Configuración del cursor > MCP .

Para habilitar el servidor globalmente, agregue la configuración al .cursor/mcp.json en su directorio de inicio.

Configurar el escritorio de Claude

Usa Claude Desktop para localizar el archivo claude_desktop_config.json . Para ello, ve a Configuración > Desarrollador > Editar configuración . Agrega la siguiente configuración:

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

Reinicia el escritorio de Claude. En la nueva pantalla de chat, deberías ver un icono de martillo (MCP) con las nuevas herramientas MCP disponibles.

Uso

Una vez configurada, su herramienta de IA usará automáticamente el MCP para interactuar con Pinecone. Es posible que se le solicite permiso antes de poder usar una herramienta. ¡Pida a su asistente de IA que configure un índice de ejemplo, cargue datos de muestra o realice una búsqueda por usted!

Herramientas

Pinecone Developer MCP Server proporciona las siguientes herramientas para que las utilicen los asistentes de IA:

search-docs : busca la documentación oficial de Pinecone.
list-indexes : enumera todos los índices de Pinecone.
describe-index : describe la configuración de un índice.
describe-index-stats : proporciona estadísticas sobre los datos del índice, incluido el número de registros y los espacios de nombres disponibles.
create-index-for-model : crea un nuevo índice que utiliza un modelo de inferencia integrado para incrustar texto como vectores.
upsert-records : inserta o actualiza registros en un índice con inferencia integrada.
search-records : Busca registros en un índice basándose en una consulta de texto, utilizando inferencia integrada para la incrustación. Ofrece opciones para filtrar y reordenar metadatos.
cascading-search : busca registros en múltiples índices, deduplicando y reclasificando los resultados.
rerank-documents : reclasifica una colección de registros o documentos de texto utilizando un modelo de reclasificación especializado.

Limitaciones

Solo se admiten índices con inferencia integrada. No se admiten asistentes, índices sin inferencia integrada, incrustaciones independientes ni búsqueda vectorial.

Contribuyendo

Agradecemos su colaboración para mejorar la experiencia de MCP para desarrolladores. Por favor, envíen sus incidencias a través del rastreador de incidencias de GitHub . Encontrarán información sobre cómo contribuir en CONTRIBUTING.md .

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