Servidor de protocolo de contexto del modelo Pinecone para Claude Desktop.

insignia de herrería

PyPI - Descargas

Leer y escribir en un índice Pinecone.

Componentes

flowchart TB
    subgraph Client["MCP Client (e.g., Claude Desktop)"]
        UI[User Interface]
    end

    subgraph MCPServer["MCP Server (pinecone-mcp)"]
        Server[Server Class]
        
        subgraph Handlers["Request Handlers"]
            ListRes[list_resources]
            ReadRes[read_resource]
            ListTools[list_tools]
            CallTool[call_tool]
            GetPrompt[get_prompt]
            ListPrompts[list_prompts]
        end
        
        subgraph Tools["Implemented Tools"]
            SemSearch[semantic-search]
            ReadDoc[read-document]
            ListDocs[list-documents]
            PineconeStats[pinecone-stats]
            ProcessDoc[process-document]
        end
    end

    subgraph PineconeService["Pinecone Service"]
        PC[Pinecone Client]
        subgraph PineconeFunctions["Pinecone Operations"]
            Search[search_records]
            Upsert[upsert_records]
            Fetch[fetch_records]
            List[list_records]
            Embed[generate_embeddings]
        end
        Index[(Pinecone Index)]
    end

    %% Connections
    UI --> Server
    Server --> Handlers
    
    ListTools --> Tools
    CallTool --> Tools
    
    Tools --> PC
    PC --> PineconeFunctions
    PineconeFunctions --> Index
    
    %% Data flow for semantic search
    SemSearch --> Search
    Search --> Embed
    Embed --> Index
    
    %% Data flow for document operations
    UpsertDoc --> Upsert
    ReadDoc --> Fetch
    ListRes --> List

    classDef primary fill:#2563eb,stroke:#1d4ed8,color:white
    classDef secondary fill:#4b5563,stroke:#374151,color:white
    classDef storage fill:#059669,stroke:#047857,color:white
    
    class Server,PC primary
    class Tools,Handlers secondary
    class Index storage

Recursos

El servidor implementa la capacidad de leer y escribir en un índice Pinecone.

Herramientas

semantic-search : busca registros en el índice Pinecone.
read-document : Lee un documento del índice de Pinecone.
list-documents : enumera todos los documentos en el índice de Pinecone.
pinecone-stats : obtiene estadísticas sobre el índice Pinecone, incluidos la cantidad de registros, dimensiones y espacios de nombres.
process-document : Procesa un documento en fragmentos y los inserta en el índice de Pinecone. Esto realiza los pasos generales de fragmentación, incrustación y inserción.

Nota: Las incrustaciones se generan mediante la API de inferencia de Pinecone y la fragmentación se realiza con un fragmentador basado en tokens. Escrito copiando gran parte de langchain y depurando con Claude.

Related MCP server: MCP DuckDuckGo Search Server

Inicio rápido

Instalación mediante herrería

Para instalar Pinecone MCP Server para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install mcp-pinecone --client claude

Instalar el servidor

Se recomienda utilizar uv para instalar el servidor localmente para Claude.

uvx install mcp-pinecone

uv pip install mcp-pinecone

Agregue su configuración como se describe a continuación.

Escritorio de Claude

En MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json En Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Nota: Es posible que necesites usar la ruta directa a uv . Usa which uv para encontrar la ruta.

Configuración de servidores no publicados/desarrollo

"mcpServers": {
  "mcp-pinecone": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "{project_dir}",
      "run",
      "mcp-pinecone"
    ]
  }
}

Configuración de servidores publicados

"mcpServers": {
  "mcp-pinecone": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "--index-name",
      "{your-index-name}",
      "--api-key",
      "{your-secret-api-key}",
      "mcp-pinecone"
    ]
  }
}

Regístrate en Pinecone

Puedes registrarte para obtener una cuenta Pinecone aquí .

Obtener una clave API

Cree un nuevo índice en Pinecone, reemplazando {your-index-name} y obtenga una clave API del panel de Pinecone, reemplazando {your-secret-api-key} en la configuración.

Desarrollo

Construcción y publicación

Para preparar el paquete para su distribución:

Sincronizar dependencias y actualizar el archivo de bloqueo:

uv sync

Distribuciones de paquetes de compilación:

uv build

Esto creará distribuciones de origen y de rueda en el directorio dist/ .

Publicar en PyPI:

uv publish

Nota: Deberás configurar las credenciales de PyPI a través de variables de entorno o indicadores de comando:

Token: --token o UV_PUBLISH_TOKEN
O nombre de usuario/contraseña: --username / UV_PUBLISH_USERNAME y --password / UV_PUBLISH_PASSWORD

Depuración

Dado que los servidores MCP se ejecutan en stdio, la depuración puede ser complicada. Para una experiencia óptima, recomendamos usar el Inspector MCP .

Puede iniciar el Inspector MCP a través de npm con este comando:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory {project_dir} run mcp-pinecone

Al iniciarse, el Inspector mostrará una URL a la que podrá acceder en su navegador para comenzar a depurar.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT. Consulte el archivo de LICENCIA para más detalles.

Código fuente

El código fuente está disponible en GitHub .

Contribuyendo

Envíeme sus ideas y comentarios a través de Bluesky o abriendo un problema.

mcp-pinecone