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

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mcp-pinecone