Pinecone 模型上下文协议服务器用于 Claude Desktop。

读取和写入 Pinecone 索引。

组件

flowchart TB
    subgraph 客户端["MCP 客户端（例如，Claude Desktop）"]
        UI[用户界面]
    end

    subgraph MCPServer["MCP 服务器（pinecone-mcp）"]
        Server[服务器类]
        
        subgraph Handlers["请求处理器"]
            ListRes[list_resources]
            ReadRes[read_resource]
            ListTools[list_tools]
            CallTool[call_tool]
            GetPrompt[get_prompt]
            ListPrompts[list_prompts]
        end
        
        subgraph Tools["实现工具"]
            SemSearch[语义搜索]
            ReadDoc[读取文档]
            ListDocs[列出文档]
            PineconeStats[pinecone-stats]
            ProcessDoc[处理文档]
        end
    end

    subgraph PineconeService["Pinecone 服务"]
        PC[Pinecone 客户端]
        subgraph PineconeFunctions["Pinecone 操作"]
            Search[搜索记录]
            Upsert[更新或插入记录]
            Fetch[获取记录]
            List[列出记录]
            Embed[生成嵌入]
        end
        Index[(Pinecone 索引)]
    end

    %% 连接
    UI --> Server
    Server --> Handlers
    
    ListTools --> Tools
    CallTool --> Tools
    
    Tools --> PC
    PC --> PineconeFunctions
    PineconeFunctions --> Index
    
    %% 语义搜索的数据流
    SemSearch --> Search
    Search --> Embed
    Embed --> Index
    
    %% 文档操作的数据流
    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

资源

该服务器实现了读取和写入 Pinecone 索引的功能。

工具

• 语义搜索: 在 Pinecone 索引中搜索记录。
• 读取文档: 从 Pinecone 索引中读取文档。
• 列出文档: 列出 Pinecone 索引中的所有文档。
• pinecone-stats: 获取关于 Pinecone 索引的统计信息，包括记录数、维度和命名空间。
• 处理文档: 将文档分割成块并将其插入到 Pinecone 索引中。这执行了分块、嵌入和插入的整体步骤。

注意：嵌入是通过 Pinecone 的推理 API 生成的，并且分块是使用基于令牌的分块器完成的。通过大量复制 langchain 和使用 Claude 进行调试编写。

快速开始

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 自动安装 Pinecone MCP 服务器用于 Claude Desktop：

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

安装服务器

建议使用 uv 在本地安装服务器以供 Claude 使用。

uvx install mcp-pinecone

或者

uv pip install mcp-pinecone

按照下面的说明添加配置。

Claude Desktop

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

注意：您可能需要使用 uv 的直接路径。使用 which uv 查找路径。

开发/未发布的服务器配置

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

已发布的服务器配置

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

注册 Pinecone 账号

您可以在这里注册一个 Pinecone 账号 这里。

获取 API 密钥

在 Pinecone 中创建一个新的索引，替换 {your-index-name} 并从 Pinecone 控制台获取 API 密钥，替换配置中的 {your-secret-api-key}。

开发

构建和发布

为了准备分发包：

1. 同步依赖项并更新锁文件：

uv sync

2. 构建包分布：

uv build

这将在 dist/ 目录中创建源代码和轮子分布。

3. 发布到 PyPI：

uv publish

注意：您需要通过环境变量或命令标志设置 PyPI 凭证：

• 令牌：--token 或 UV_PUBLISH_TOKEN
• 或用户名/密码：--username/UV_PUBLISH_USERNAME 和 --password/UV_PUBLISH_PASSWORD

调试

由于 MCP 服务器通过标准 I/O 运行，调试可能会很困难。为了获得最佳的调试体验，我们强烈推荐使用 MCP Inspector。

您可以通过以下命令使用 npm 启动 MCP Inspector：

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

启动后，Inspector 将显示一个 URL，您可以在浏览器中访问该 URL 开始调试。

许可证

本项目根据 MIT 许可证授权。详情见 LICENSE 文件。

源代码

源代码可在 GitHub 上找到。

贡献

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