---
title: "Pinecone: настройка для Claude, Cursor и Codex · DotsAgent"
description: "Ищите в документации Pinecone, создавайте векторные индексы, добавляйте в них данные и выполняйте запросы через локальный сервер. Настройте Pinecone в 13 клиентах MCP."
url: https://dotsagent.io/ru/mcp/servers/pinecone
---

Модели и память · Pinecone

# Настройка Pinecone

Ищите в документации Pinecone, создавайте векторные индексы, добавляйте в них данные и выполняйте запросы через локальный сервер.

- **Издатель**: Pinecone Официальный
- **Локальный запуск**: `npx -y @pinecone-database/mcp`
- **Транспорты**: stdio
- **Аутентификация**: API-ключ Pinecone в PINECONE_API_KEY.
- **Окружение**: `PINECONE_API_KEY`
- **Доступ к данным**: Чтение и запись в ваших индексах.
- **Лицензия**: Apache-2.0
- **Исходный код**: [github.com/pinecone-io/pinecone-mcp](https://github.com/pinecone-io/pinecone-mcp)
- **Статус**: Активен

## Установка

Этот сервер запускается на вашем компьютере как дочерний процесс клиента. Вам понадобится среда выполнения, необходимая для его команды: например, Node.js для npx, uv для uvx или Docker. Также могут потребоваться переменные, перечисленные в разделе 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"]
```

[Конфигурация для других клиентов →](https://dotsagent.io/ru/mcp/config#add=pinecone)

## Другие серверы в категории «модели и память»

- [Memory](https://dotsagent.io/ru/mcp/servers/memory): Хранит граф знаний о сущностях и связях в локальном файле, чтобы агент мог обращаться к фактам между сессиями.

- [Sequential Thinking](https://dotsagent.io/ru/mcp/servers/sequential-thinking): Даёт модели черновик для разбиения задачи на нумерованные мысли, которые можно пересматривать или разветвлять.

- [Hugging Face](https://dotsagent.io/ru/mcp/servers/hugging-face): Ищите модели, датасеты, статьи и документацию на Hub, а также вызывайте Spaces Gradio как инструменты, размещённые на Hugging Face.

## Источники

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

Независимый справочник для тех, кто создаёт AI-агентов. Не связан ни с одним из упомянутых здесь поставщиков.

© 2026 DotsAgent · Факты проверены 1 октября 2026 г.