Model Context Protocol (MCP) は、Pinecone のようなプラットフォームとやり取りするアシスタントやその他のAIツールをコーディングできる標準です。 Pinecone Developer MCP Server では、これらのツールを Pinecone プロジェクトとドキュメントに接続することができます。

接続されると、AI ツールは次のことができます。

• 正確に質問に答えるためにPineconeの文書を検索します。
• アプリケーションのニーズに基づいてインデックスを設定するのに役立ちます。
• インデックスの構成とデータ、ピネコンのドキュメントや例などで通知するコードを生成します。
• インデックス内のデータの更新と検索、クエリをテストし、開発環境内の結果を評価することができます。

詳細は docs を参照してください。

このMCPサーバーは、Pineconeと技術スタックの部分として機能する開発者の経験を向上させることに重点を置いています。 コーディングアシスタントの使用を目的としています。 また、Pineconeは、あなたの知識ベースからソースされた関連コンテキストでAIアシスタントを提供するように設計されていますアシスタントMCPを提供しています。

セットアップ

MCP サーバーをPinecone プロジェクトにアクセスするには、コンソールを使用して API キーを生成する必要があります。 API キーがなければ、AI ツールはドキュメントを検索できます.

Pinecone Developer MCP Server

The Model Context Protocol (MCP) is a standard that allows coding assistants and other AI tools to interact with platforms like Pinecone. The Pinecone Developer MCP Server allows you to connect these tools with Pinecone projects and documentation.

Once connected, AI tools can:

• Search Pinecone documentation to answer questions accurately.
• Help you configure indexes based on your application’s needs.
• Generate code informed by your index configuration and data, as well as Pinecone documentation and examples.
• Upsert and search for data in indexes, allowing you to test queries and evaluate results within your dev environment.

See the docs for more detailed information.

This MCP server is focused on improving the experience of developers working with Pinecone as part of their technology stack. It is intended for use with coding assistants. Pinecone also offers the Assistant MCP, which is designed to provide AI assistants with relevant context sourced from your knowledge base.

Setup

To configure the MCP server to access your Pinecone project, you will need to generate an API key using the console. Without an API key, your AI tool will still be able to search documentation. However, it will not be able to manage or query your indexes.

The MCP server requires Node.js v22 or later. Ensure that node and npx are available in your PATH.

Next, you will need to configure your AI assistant to use the MCP server.

Configure Cursor

To add the Pinecone MCP server to a project, create a .cursor/mcp.json file in the project root (if it doesn’t already exist) and add the following configuration:

{
  "mcpServers": {
    "pinecone": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "@pinecone-database/mcp"
      ],
      "env": {
        "PINECONE_API_KEY": ""
      }
    }
  }
}

You can check the status of the server in Cursor Settings > MCP.

To enable the server globally, add the configuration to the .cursor/mcp.json in your home directory instead.

It is recommended to use rules to instruct Cursor on proper usage of the MCP server. Check out the docs for some suggestions.

Configure Claude desktop