remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Integrations
Required runtime environment for the MCP server, enabling the server to execute and provide Pinecone database functionalities to AI assistants.
Pinecone 개발자 MCP 서버
모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 코딩 어시스턴트 및 기타 AI 도구가 Pinecone과 같은 플랫폼과 상호 작용할 수 있도록 하는 표준입니다. Pinecone Developer MCP 서버를 사용하면 이러한 도구를 Pinecone 프로젝트 및 문서와 연결할 수 있습니다.
연결되면 AI 도구는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 질문에 정확하게 답하려면 Pinecone 문서를 검색하세요.
- 애플리케이션의 요구 사항에 따라 인덱스를 구성하는 데 도움이 됩니다.
- 인덱스 구성 및 데이터, Pinecone 문서 및 예제를 바탕으로 코드를 생성합니다.
- 인덱스에서 데이터를 업서트하고 검색하여 개발 환경 내에서 쿼리를 테스트하고 결과를 평가할 수 있습니다.
이 MCP 서버는 Pinecone을 기술 스택의 일부로 사용하는 개발자의 경험 향상에 중점을 두고 있습니다. 코딩 어시스턴트와 함께 사용하도록 설계되었습니다. Pinecone은 또한 AI 어시스턴트에게 지식 기반에서 가져온 관련 컨텍스트를 제공하도록 설계된 Assistant MCP를 제공합니다.
설정
Pinecone 프로젝트에 액세스하도록 MCP 서버를 구성하려면 콘솔을 사용하여 API 키를 생성해야 합니다. API 키가 없어도 AI 도구는 문서를 검색할 수 있습니다. 하지만 인덱스를 관리하거나 쿼리할 수는 없습니다.
MCP 서버에는 Node.js 가 필요합니다. node 와 npx PATH 에 있는지 확인하세요.
다음으로, MCP 서버를 사용하도록 AI 어시스턴트를 구성해야 합니다.
커서 구성
프로젝트에 Pinecone MCP 서버를 추가하려면 프로젝트 루트에 .cursor/mcp.json 파일이 없는 경우 해당 파일을 만들고 다음 구성을 추가합니다.
지엑스피1
커서 설정 > MCP 에서 서버 상태를 확인할 수 있습니다.
서버를 전역적으로 활성화하려면 홈 디렉토리의 .cursor/mcp.json 에 구성을 추가하세요.
Claude 데스크톱 구성
Claude 데스크톱에서 설정 > 개발자 > 구성 편집 으로 이동하여 claude_desktop_config.json 파일을 찾으세요. 다음 구성을 추가하세요.
Claude 데스크톱을 다시 시작하세요. 새 채팅 화면에 새로운 MCP 도구가 표시된 망치(MCP) 아이콘이 나타납니다.
용법
설정이 완료되면 AI 도구가 자동으로 MCP를 사용하여 Pinecone과 상호 작용합니다. 도구를 사용하기 전에 권한을 요청하는 메시지가 표시될 수 있습니다. AI 비서에게 예시 인덱스 설정, 샘플 데이터 업로드 또는 검색 기능을 요청해 보세요!
도구
Pinecone Developer MCP Server는 AI 어시스턴트가 사용할 수 있는 다음과 같은 도구를 제공합니다.
search-docs: 공식 Pinecone 문서를 검색합니다.list-indexes: 모든 Pinecone 인덱스를 나열합니다.describe-index: 인덱스의 구성을 설명합니다.describe-index-stats: 레코드 수와 사용 가능한 네임스페이스를 포함하여 인덱스의 데이터에 대한 통계를 제공합니다.create-index-for-model: 텍스트를 벡터로 내장하기 위해 통합 추론 모델을 사용하는 새로운 인덱스를 만듭니다.upsert-records: 통합 추론을 통해 인덱스에 레코드를 삽입하거나 업데이트합니다.search-records: 텍스트 쿼리를 기반으로 인덱스에서 레코드를 검색하며, 임베딩을 위한 통합 추론을 사용합니다. 메타데이터 필터링 및 순위 재지정 옵션이 있습니다.cascading-search: 여러 인덱스에서 레코드를 검색하여 결과의 중복을 제거하고 순위를 다시 매깁니다.rerank-documents: 특수한 재순위 모델을 사용하여 레코드 또는 텍스트 문서 컬렉션의 순위를 재지정합니다.
제한 사항
통합 추론 기능이 있는 인덱스만 지원됩니다. 어시스턴트, 통합 추론 기능이 없는 인덱스, 독립형 임베딩 및 벡터 검색은 지원되지 않습니다.
기여하다
개발자 MCP 환경 개선을 위한 여러분의 협조를 환영합니다. GitHub 이슈 트래커 에 문제를 제출해 주세요. 참여 관련 정보는 CONTRIBUTING.md 에서 확인할 수 있습니다.