Model Context Protocol (MCP)는 Pinecone와 같은 플랫폼과 상호 작용할 수 있는 코딩 조수 및 기타 AI 도구가 가능한 표준입니다. Pinecone Developer MCP Server는 Pinecone 프로젝트 및 문서와 함께 이러한 도구를 연결할 수 있습니다.

일단 연결되면, AI 공구는 할 수 있습니다:

• 정확한 질문에 답변하는 Pinecone 문서 검색.
• 응용 프로그램의 필요에 따라 인덱스를 구성하는 데 도움이됩니다.
• 인덱스 구성 및 데이터에 대한 정보를 생성하고, Pinecone 문서와 예제.
• 색인의 데이터에 대한 경고 및 검색, 쿼리를 테스트하고 dev 환경에서 결과를 평가 할 수 있습니다.

자세한 내용은 docs를 참조하십시오.

이 MCP 서버는 기술 스택의 일부로 Pinecone와 함께 일하는 개발자의 경험을 향상에 초점을 맞추고 있습니다. 그것은 코딩 조수와 사용을 위해 예정됩니다. Pinecone는 또한 보조 MCP를 제공합니다. 이는 지식 베이스의 관련 컨텍스트로 AI 조수를 제공하도록 설계되었습니다.

설치

MCP 서버를 구성하려면 Pinecone 프로젝트에 액세스하려면 콘솔을 사용하여 API 키를 생성해야합니다. API 키가 없다면 AI 도구는 여전히 문서를 검색 할 수 있습니다.

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