모델 및 메모리 · Pinecone
Pinecone 설정
로컬 서버에서 Pinecone 문서를 검색하고 Pinecone 벡터 인덱스를 만들고, 데이터를 upsert하고, 쿼리합니다.
- 게시자
- Pinecone 공식
- 로컬 실행
npx -y @pinecone-database/mcp- 전송 방식
- stdio
- 인증
- PINECONE_API_KEY에 설정하는 Pinecone API key.
- 환경 변수
PINECONE_API_KEY- 접근 가능한 항목
- 인덱스에서 읽기 및 쓰기.
- 라이선스
- Apache-2.0
- 소스
- github.com/pinecone-io/pinecone-mcp
- 상태
- 활성
설치
이 서버는 클라이언트의 자식 프로세스로 내 컴퓨터에서 실행됩니다. 명령에서 사용하는 런타임이 필요합니다. 예를 들어 npx에는 Node.js, uvx에는 uv, Docker에는 Docker가 필요합니다. Environment에 나열된 변수도 준비해야 합니다.
Claude Code
claude mcp add --scope project --env PINECONE_API_KEY='<PINECONE_API_KEY>' pinecone -- npx -y @pinecone-database/mcp
Cursor
{
"mcpServers": {
"pinecone": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@pinecone-database/mcp"
],
"env": {
"PINECONE_API_KEY": "${env:PINECONE_API_KEY}"
}
}
}
}
Codex
[mcp_servers.pinecone]
command = "npx"
args = ["-y", "@pinecone-database/mcp"]
env_vars = ["PINECONE_API_KEY"]
모델 및 메모리의 다른 서버
Memory
지식 그래프의 엔터티와 관계를 로컬 파일에 저장해 에이전트가 세션 간에도 정보를 기억할 수 있게 합니다.
Sequential Thinking
모델이 문제를 번호가 매겨진 생각으로 나누고 수정하거나 분기할 수 있도록 scratchpad를 제공합니다.
Hugging Face
Hugging Face가 호스팅하며 Hub의 모델, 데이터셋, 논문 및 문서를 검색하고 Gradio Spaces를 도구로 호출합니다.