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title: "Pinecone: configuración para Claude, Cursor y Codex · DotsAgent"
description: "Busca en la documentación de Pinecone y crea, actualiza y consulta índices vectoriales de Pinecone desde un servidor local. Configura Pinecone en 13 clientes MCP."
url: https://dotsagent.io/es/mcp/servers/pinecone
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Modelos y memoria · Pinecone

# Configurar Pinecone

Busca en la documentación de Pinecone y crea, actualiza y consulta índices vectoriales de Pinecone desde un servidor local.

- **Desarrollador**: Pinecone Oficial
- **Ejecutar localmente**: `npx -y @pinecone-database/mcp`
- **Transportes**: stdio
- **Autenticación**: Una clave de API de Pinecone en PINECONE_API_KEY.
- **Entorno**: `PINECONE_API_KEY`
- **Acceso**: Lectura y escritura en tus índices.
- **Licencia**: Apache-2.0
- **Código fuente**: [github.com/pinecone-io/pinecone-mcp](https://github.com/pinecone-io/pinecone-mcp)
- **Estado**: Activo

## Instalar

Este servidor se ejecuta en tu equipo como proceso hijo del cliente. Necesitas el runtime que use su comando, como Node.js para npx, uv para uvx o Docker, además de las variables que se indiquen en Entorno.

### 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"]
```

[Configuración para otros clientes →](https://dotsagent.io/es/mcp/config#add=pinecone)

## Otros servidores de modelos y memoria

- [Memory](https://dotsagent.io/es/mcp/servers/memory): Guarda un grafo de conocimiento de entidades y relaciones en un archivo local para que el agente pueda recordar datos entre sesiones.

- [Sequential Thinking](https://dotsagent.io/es/mcp/servers/sequential-thinking): Proporciona al modelo un espacio de trabajo temporal para dividir un problema en pensamientos numerados que puede revisar o ramificar.

- [Hugging Face](https://dotsagent.io/es/mcp/servers/hugging-face): Busca modelos, conjuntos de datos, artículos y documentación de Hub, y usa Spaces de Gradio como herramientas, alojadas por Hugging Face.

## Fuentes

1. [github.com](https://github.com/pinecone-io/pinecone-mcp)/pinecone-io/pinecone-mcp

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