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Modèles et mémoire · Pinecone

Configurer Pinecone

Recherche dans la documentation Pinecone et crée, alimente et interroge des index vectoriels Pinecone depuis un serveur local.

Éditeur
Pinecone Officiel
Exécuter en local
npx -y @pinecone-database/mcp
Transports
stdio
Authentification
Une clé API Pinecone dans PINECONE_API_KEY.
Environnement
PINECONE_API_KEY
Accès
Lecture et écriture sur vos index.
Licence
Apache-2.0
Source
github.com/pinecone-io/pinecone-mcp
Statut
Actif

Installation

Ce serveur s’exécute sur votre machine en tant que processus enfant du client. Vous avez besoin de l’environnement d’exécution utilisé par sa commande, par exemple Node.js pour npx, uv pour uvx ou Docker, ainsi que des variables indiquées dans la section Environment.

Claude Code

shell
claude mcp add --scope project --env PINECONE_API_KEY='<PINECONE_API_KEY>' pinecone -- npx -y @pinecone-database/mcp

Cursor

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

Codex

~/.codex/config.toml
[mcp_servers.pinecone]
command = "npx"
args = ["-y", "@pinecone-database/mcp"]
env_vars = ["PINECONE_API_KEY"]

Configuration pour les autres clients →

Autres serveurs de la catégorie modèles et mémoire

Sources

  1. github.com/pinecone-io/pinecone-mcp