MCP 服务接入 — Pinecone 向量数据库

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。

环境变量

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