@ 社区模板
通过 MCP 协议提供 Pinecone 高效的向量检索能力, 可以完成设置索引、插入数据或文本搜索等功能。
工具标识 | 功能描述 | 核心参数 |
---|---|---|
search-docs | 搜索 Pinecone 官方文档,回答相关问题 | query 查询文本 |
list-indexes | 列出所有 Pinecone 索引 | 无需参数 |
describe-index | 描述某个索引的配置 | name(索引名称) |
describe-index-stats | 提供索引的数据统计信息,包括记录数量和可用的命名空间 | name(索引名称) |
create-index-for-model | 创建一个新的索引,使用集成的推理模型将文本嵌入为向量 | name(索引名称) 、embed 配置 参考 EmbedOption |
upsert-records | 向索引中插入或更新记录,使用集成的推理模型进行文本嵌入 | name(索引名称)、namespace (命令空间,自行指定) records(记录数组) ,例 [{ "_id": "rec1", "chunk_text": "The Eiffel Tower was completed in 1889 and stands in Paris, France.", "category": "history" }] |
search-records | 在索引中搜索记录,使用集成的推理模型进行文本嵌入 | name(索引名称)、namespace (命令空间) 、query(查询配置)参考 QueryOption |
参数标识 | 参数描述 | |
---|---|---|
model | 向量化使用的模型 | multilingual-e5-large,llama-text-embed-v2 ,pinecone-sparse-english-v0 |
fieldMap | 向量化使用的模型 | 数据记录中包含要嵌入的文本内容的字段名称。索引中的记录必须包含此字段 ,示例 { text: 'chunk_text' }, 'chunk_test' 为字段名称 |
参数标识 | 参数描述 | |
---|---|---|
topK | 相关性最高的前K条 | 数字 |
inputs | 检索的文本串 | 示例 { text: '检索内容' } |
https://github.com/pinecone-io/pinecone-mcp