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mc

sirmews/mcp-pinecone

Model Context Protocol server to allow for reading and writing from Pinecone. Rudimentary RAG

本周新增
9 星
近 3 周倍数
—
距上次推送
646 天
距上次发布
—
许可证
MIT

星标增长

每根柱子是这个周期记录下来的 star 增长:优先取逐个 stargazer 到达时间分桶的到达数,还没被 stargazer 扫描覆盖的仓库改用该周期的 star 净增;两个写者都没记录的周期画成虚线空档,而不是当成 0。柱高按各自窗口的峰值归一,两张图不共用坐标轴。指向任意一根柱子, tooltip 里是该周期的九项指标:当前值与周期内的净增。

指向或点击一根柱子,看当天的九项指标。

12/1712/301/111/242/62/193/33/16

2026 年 3 月 16 日 新增 9 个星标

窗口内最高的一天是 2026 年 3 月 16 日,新增 9 个星标。

证据时间轴

这个项目还没有记录到异动、发布或许可证变化。

README
该仓库存储的文档,若已生成中文翻译则一并显示

Pinecone模型上下文协议服务器用于Claude桌面版。

smithery徽章

PyPI - 下载

读取和写入Pinecone索引。

组件

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

    subgraph MCPServer["MCP服务器(pinecone-mcp)"]
        Server[服务器类]
        
        subgraph 处理器["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 工具["实现工具"]
            SemSearch[semantic-search]
            ReadDoc[read-document]
            ListDocs[list-documents]
            PineconeStats[pinecone-stats]
            ProcessDoc[process-document]
        end
    end

    subgraph PineconeService["Pinecone服务"]
        PC[Pinecone客户端]
        subgraph PineconeFunctions["Pinecone操作"]
            Search[search_records]
            Upsert[upsert_records]
            Fetch[fetch_records]
            List[list_records]
            Embed[generate_embeddings]
        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

服务器实现了读取和写入Pinecone索引的功能。

工具

  • semantic-search:在Pinecone索引中搜索记录。
  • read-document:从Pinecone索引中读取文档。
  • list-documents: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。
  • process-document:将文档处理成片段并插入到Pinecone索引中。这执行了分块、嵌入和插入的整体步骤。

注意:嵌入通过Pinecone的推理API生成,分块使用基于token的分块器完成。通过大量复制langchain并使用Claude进行调试编写。

快速入门

通过Smithery安装

通过Smithery自动安装Claude桌面版的Pinecone MCP服务器:

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

安装服务器

建议使用uv在本地为Claude安装服务器。

uvx install mcp-pinecone

OR

uv pip install mcp-pinecone

按照以下说明添加您的配置。

Claude桌面版

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/未发布服务器配置

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

已发布服务器配置

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

注册Pinecone

您可以在这里注册Pinecone账号。

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

准备用于分发的包:

  1. 同步依赖项并更新锁文件:
uv sync
  1. 构建包分发:
uv build

这将创建源代码和轮包在dist/目录中。

  1. 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
  • 或者用户名/密码:--username/UV_PUBLISH_USERNAME和--password/UV_PUBLISH_PASSWORD

调试

由于MCP服务器通过stdio运行,调试可能具有挑战性。为了获得最佳调试体验,我们强烈建议使用MCP Inspector。

您可以通过npm使用以下命令启动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以开始调试。

许可证

本项目根据MIT许可证授权。有关详细信息,请参阅LICENSE文件。

源代码

源代码可在GitHub上获取。

贡献

请通过Bluesky或通过打开问题向我发送您的想法和反馈。

页面上的每个数字都来自记录下来的 stargazer 到达时间,没有评分公式,也没有 AI 判定。 任何结论都可以用 /api/v1/repos/{id}/stats 里的原始增量自己重算。