Claude デスクトップ用の Pinecone モデル コンテキスト プロトコル サーバー。
Pinecone インデックスの読み取りと書き込みを行います。
コンポーネント
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リソース
サーバーは、Pinecone インデックスの読み取りと書き込みの機能を実装します。
ツール
semantic-search: Pinecone インデックス内のレコードを検索します。read-document: Pinecone インデックスからドキュメントを読み取ります。list-documents: Pinecone インデックス内のすべてのドキュメントを一覧表示します。pinecone-stats: レコード数、ディメンション、名前空間など、Pinecone インデックスに関する統計情報を取得します。process-document: ドキュメントをチャンクに分割し、Pinecone インデックスに upsert します。チャンク化、埋め込み、および upsert という一連の手順を実行します。
注: 埋め込みはPineconeの推論APIを介して生成され、チャンク化はトークンベースのチャンカーによって行われます。langchainから多くの部分をコピーし、Claudeとデバッグしながら作成しました。
Related MCP server: MCP DuckDuckGo Search Server
クイックスタート
Smithery経由でインストール
Smithery経由で Claude Desktop 用の Pinecone MCP Server を自動的にインストールするには:
npx -y @smithery/cli install mcp-pinecone --client claudeサーバーをインストールする
Claude 用にサーバーをローカルにインストールするには、 uvを使用することをお勧めします。
uvx install mcp-pineconeまたは
uv pip install mcp-pinecone以下の説明に従って設定を追加します。
クロードデスクトップ
MacOS の場合: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
注意: uvへの直接パスを使用する必要があるかもしれません。which which uvを使ってパスを見つけてください。
開発/非公開サーバーの構成
"mcpServers": {
"mcp-pinecone": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"{project_dir}",
"run",
"mcp-pinecone"
]
}
}公開サーバーの構成
"mcpServers": {
"mcp-pinecone": {
"command": "uvx",
"args": [
"--index-name",
"{your-index-name}",
"--api-key",
"{your-secret-api-key}",
"mcp-pinecone"
]
}
}Pineconeに登録する
Pinecone アカウントはここから登録できます。
APIキーを取得する
Pinecone に新しいインデックスを作成し、 {your-index-name}を置き換え、Pinecone ダッシュボードから API キーを取得し、構成内の{your-secret-api-key}を置き換えます。
発達
建築と出版
配布用のパッケージを準備するには:
依存関係を同期し、ロックファイルを更新します。
uv syncパッケージディストリビューションをビルドします。
uv buildこれにより、 dist/ディレクトリにソースとホイールのディストリビューションが作成されます。
PyPI に公開:
uv publish注: 環境変数またはコマンド フラグを使用して PyPI 資格情報を設定する必要があります。
トークン:
--tokenまたはUV_PUBLISH_TOKENまたはユーザー名/パスワード:
--username/UV_PUBLISH_USERNAMEおよび--password/UV_PUBLISH_PASSWORD
デバッグ
MCPサーバーはstdio経由で実行されるため、デバッグが困難になる場合があります。最適なデバッグ環境を実現するには、 MCP Inspectorの使用を強くお勧めします。
次のコマンドを使用して、 npm経由で MCP Inspector を起動できます。
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory {project_dir} run mcp-pinecone起動すると、ブラウザでアクセスしてデバッグを開始できる URL がインスペクタに表示されます。
ライセンス
このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。詳細はLICENSEファイルをご覧ください。
ソースコード
ソースコードはGitHubで入手できます。
貢献
あなたのアイデアやフィードバックは、 Blueskyまたは問題をオープンして私に送ってください。