---
title: "Pinecone: penyiapan untuk Claude, Cursor, Codex · DotsAgent"
description: "Mencari dokumentasi Pinecone, serta membuat, mengisi, dan menjalankan kueri pada indeks vektor Pinecone dari server lokal. Siapkan Pinecone di 13 client MCP."
url: https://dotsagent.io/id/mcp/servers/pinecone
---

Model dan memori · Pinecone

# Siapkan Pinecone

Mencari dokumentasi Pinecone, serta membuat, mengisi, dan menjalankan kueri pada indeks vektor Pinecone dari server lokal.

- **Penerbit**: Pinecone Resmi
- **Jalankan secara lokal**: `npx -y @pinecone-database/mcp`
- **Transport**: stdio
- **Autentikasi**: Pinecone API key di PINECONE_API_KEY.
- **Lingkungan**: `PINECONE_API_KEY`
- **Yang dapat diakses**: Akses baca dan tulis pada indeks Anda.
- **Lisensi**: Apache-2.0
- **Sumber**: [github.com/pinecone-io/pinecone-mcp](https://github.com/pinecone-io/pinecone-mcp)
- **Status**: Aktif

## Instal

Server ini berjalan di mesin Anda sebagai proses anak dari client. Anda memerlukan runtime yang digunakan oleh perintahnya, seperti Node.js untuk npx, uv untuk uvx, atau Docker, serta variabel apa pun yang tercantum di bagian 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"]
```

[Config untuk client lain →](https://dotsagent.io/id/mcp/config#add=pinecone)

## Server lain di model dan memori

- [Memory](https://dotsagent.io/id/mcp/servers/memory): Menyimpan graf pengetahuan berisi entitas dan relasi dalam file lokal agar agen dapat mengingat fakta di antara sesi.

- [Sequential Thinking](https://dotsagent.io/id/mcp/servers/sequential-thinking): Memberi model scratchpad untuk menguraikan masalah menjadi pemikiran bernomor yang dapat direvisi atau dikembangkan menjadi cabang.

- [Hugging Face](https://dotsagent.io/id/mcp/servers/hugging-face): Mencari model, dataset, paper, dan dokumentasi di Hub, serta memanggil Gradio Spaces sebagai tools yang di-host Hugging Face.

## Sumber

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

Referensi independen bagi mereka yang membangun agen AI. Tidak berafiliasi dengan vendor mana pun yang disebutkan di sini.

© 2026 DotsAgent · Fakta diperiksa 1 Oktober 2026