インストール不要。2分以内に動きます。
cloud.anythingmcp.com で無料トライアルを開始し、Pinecone をワンクリックで追加して、AI クライアント（Claude、ChatGPT、Copilot、Cursor）を生成された MCP エンドポイントに向けるだけ。Docker も git clone も、開発経験も不要です。
概要
AI に Pinecone のベクトルデータベースを検索させます。インデックスの一覧、セマンティック検索とキーワード検索、レコードのクエリと取得、namespace と統計の確認、Pinecone Inference による埋め込みとリランク、Pinecone Assistant とのチャット、そしてあなたの確認後のレコード追加ができます。
こう聞いてみよう
Pinecone のサンプルプロンプト
プロンプトをクリックでコピー。Claude / ChatGPT / Cursor / Gemini / Copilot / OpenClaw に貼り付けて、このコネクターで実行できます。
Claude は AI のため誤ることがあります。回答をご確認ください。
💡 インストール不要? cloud.anythingmcp.com を直接利用してください。 サインインし、Connectors → Pinecone をクリック、認証情報を貼り付け、MCP API キーを発行すれば完了です。Docker も
git cloneもローカルサーバーも不要。
Pinecone + Meta Muse
AI に Pinecone のベクトルデータベースを検索させます。インデックスの一覧、セマンティック検索とキーワード検索、レコードのクエリと取得、namespace と統計の確認、Pinecone Inference による埋め込みとリランク、Pinecone Assistant とのチャット、そしてあなたの確認後のレコード追加ができます。
前提条件
完全なセットアップ手順はコネクタ自体に組み込まれています (ストアでコネクタを選択すると表示)。必要な環境変数:
PINECONE_API_KEY
ステップ 1 — 認証情報を取得
https://app.pinecone.ioの Pinecone コンソールを開き、プロジェクトを選んで API keys を開き、+ API key をクリックします。- 権限を選びます。読み取り専用なら ProjectViewer（または ControlPlaneViewer と DataPlaneViewer）を選びます。検索、埋め込み、リランク、Assistant とのチャットはすべてこれで動きます。AI にレコードを書き込ませる場合だけ、エディターのロール（ProjectEditor または DataPlaneEditor）を付けてください。Starter プランと Builder プランでは All しか選べません。
- キーを
PINECONE_API_KEYにコピーし、コネクタをインストールします。キーは一度しか表示されず、通常pcsk_で始まります。1 つのキーは 1 つのプロジェクトに対応し、コネクタはキーを pinecone.io にだけ送信します。 pinecone_list_indexesで設定を確認します。インデックスの一覧と状態、データ用ツールが必要とするindex_hostが表示されます。
インデックスのホスト: インデックスごとに専用のアドレスがあります。AI はまず pinecone_list_indexes か pinecone_describe_index を呼び出し、得た index_host を検索、クエリ、書き込みのたびに渡します。自分で調べる必要はありません。
インデックスに合った検索: どのツールを使うかはインデックスのスキーマで決まります。
- 統合インデックス（ホスト型の埋め込みモデルで作成）:
pinecone_search_recordsで普通のテキストを使って検索します。 - ドキュメントインデックス（型付きフィールドを持つ新しいタイプ）:
pinecone_search_documentsでキーワード検索とセマンティック検索を組み合わせます。 - 独自のベクトルを保存したインデックス:
pinecone_query_vectorsで、保存済みのレコード、またはインデックスと同じモデルでpinecone_embedが作るベクトルに近いレコードを探します。
pinecone_fetch_vectors と pinecone_list_vector_ids は ID でレコードを読み取り、pinecone_describe_index_stats と pinecone_list_namespaces は件数を数えます。ベクトルの値が AI に渡ることはなく、渡るのは ID、スコア、メタデータだけです。
Pinecone Inference と Assistant: pinecone_list_models、pinecone_embed、pinecone_rerank は Pinecone がホストするモデルを使います。たとえば検索結果を関連度順に並べ替えられます。pinecone_list_assistants と pinecone_chat_assistant で、AI はあなたの Pinecone Assistant に質問できます。回答はアップロード済みのファイルに基づき、引用付きで返り、10 秒から 30 秒かかることがあります。
書き込みは事前に確認します: pinecone_upsert_records は統合インデックスにテキストのレコードを追加または置き換え（1 回あたり最大 96 件）、pinecone_update_metadata は 1 件のレコードのメタデータを変更します。書き込みの前に、AI はインデックス、namespace、レコードまたはフィールドを示し、あなたの承認を待ちます。新しいレコードは数秒後に検索結果に現れます。
インストール時に無効: pinecone_delete_vectors です。削除したレコードは元に戻せないためです。管理者が意図して有効にするツールで、有効にした後も AI は ID を示し、削除の前に確認します。
費用: 検索、クエリ、取得は Pinecone プランの read unit を、書き込みは write unit を消費します。埋め込み、リランク、Assistant とのチャットはトークン単位またはリクエスト単位で課金されます。特に指示がなければ、AI は結果の件数を少なく抑えます。
よくあるエラー: 401（Invalid API key または Wrong API key）: キーが間違っている、削除された、または別のプロジェクトのものです。403: キーのロールでは許可されていません。たとえば閲覧用のキーで書き込もうとした場合です。404: インデックス、namespace、Assistant が見つかりません。正しい名前は pinecone_list_indexes と pinecone_list_assistants で確認できます。テキスト検索での 400: そのインデックスは統合インデックスではないため、タイプに合った検索が必要です。429: レート制限またはプランの上限です。少し待ってから再試行してください。
このコネクタは、インデックス、コレクション、バックアップの作成、設定、削除、一括インポート、Assistant のファイルのアップロードと削除、プロジェクトと API キーの管理には対応していません。
ステップ 2 — アダプターをインストール
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
ステップ 3 — Muse にコネクタを追加
サーバーURL: AnythingMCP で MCP Servers を開き、このコネクタがあるサーバーを選んで URL（
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）をコピーします。このガイドでYOUR_SERVER_IDと表示されている箇所に使ってください。
Muse はリモート MCP サーバーをカスタムコネクタとして追加し、OAuth でサインインします。
- Muse で Settings → Connectors を開き、Add custom connector を選びます。
- MCP サーバーの URL
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDを貼り付けます。 - Muse が AnythingMCP のサインインページを開きます。サインインしてアクセスを承認します。
- チャットで、
Pineconeのツールが必要になる依頼を Muse にしてみましょう。
チャットから設定することもできます（Web、iOS・Android アプリ、WhatsApp）。Muse に次のメッセージを送ってください:
Create a Custom Connector for a new remote MCP server, then connect to it:
Name: AnythingMCP
Transport: remote streamable HTTP
URL: https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID
Auth: OAuth
セルフホストの場合は、https://cloud.anythingmcp.com の代わりにインスタンスの公開 HTTPS アドレスを使ってください。Muse は Meta のクラウドから接続するため、localhost は使えません。
利用可能なツール
| Tool | What it does |
|---|---|
pinecone_list_indexes | List the indexes of the Pinecone project: name, index_host (pass it to every data tool), readiness, deployment (serverless cloud and… |
pinecone_describe_index | Describe one index: index_host (pass it to the data tools), readiness, deployment, schema (dimension, metric, embedding model and field map… |
pinecone_describe_index_stats | Get statistics of an index: total record count, record count per namespace, dimension, metric, vector type and fullness (pod indexes) |
pinecone_list_namespaces | List the namespaces of an index with their record counts, 100 per page; call again with pagination_token = pagination.next until it is… |
pinecone_search_records | Semantic search with plain text on an integrated index (one created with a hosted embedding model; its schema shows a semantic_text field)… |
pinecone_search_documents | Search a document index (the newer index type with a typed schema) with one or more scoring methods: full-text (type text or query_string)… |
pinecone_query_vectors | Find the records most similar to a stored record (by id) or to a query vector you pass, optionally with a metadata filter |
pinecone_fetch_vectors | Fetch stored records by id: id and metadata of each |
pinecone_list_vector_ids | List the record ids in a namespace (serverless indexes), optionally only those starting with a prefix such as doc1#; up to 100 per page… |
pinecone_upsert_records | Add or replace text records in an integrated index; Pinecone embeds the text with the index's model |
pinecone_update_metadata | Set metadata fields on one stored record; fields not named stay as they are and the vector is unchanged |
pinecone_delete_vectors | Delete stored records by id |
pinecone_list_models | List the embedding and reranking models Pinecone hosts, with type, vector type, dimensions, maximum input and batch size and supported… |
pinecone_embed | Turn texts into vectors with a Pinecone-hosted embedding model, e.g. to query an index that stores your own vectors with… |
pinecone_rerank | Reorder documents by relevance to a query with a Pinecone-hosted reranking model: returns each document's index in the input list and a… |
pinecone_list_assistants | List the Pinecone Assistants of the project: name, status, instructions, metadata, host and region, and when they were created |
pinecone_chat_assistant | Ask a Pinecone Assistant a question: it answers from the files uploaded to it and returns the answer with citations (file name and pages) |
プロンプトの例
- 「Pinecone にはどんなインデックスがありますか？namespace ごとのレコード数も教えてください。」
- 「help-center インデックスでサブスクリプションの解約方法を検索して、スコア付きで上位 5 件を見せてください。」
- 「Pinecone Assistant の contracts-bot に、Acme との契約の解約予告期間を聞いて、引用も見せてください。」
- 「この 6 つの文章を、年間プランの返金に関する質問への答えとして適切な順に並べ替えてください。」
- 「この 3 つの FAQ の回答を、help-center インデックスの faq namespace にレコードとして追加してください。書き込む前にレコードを見せてください。」
FAQ
Muse はどこで使えますか? Meta は現在、Muse を米国とカナダで提供しています。Web、iOS・Android アプリ、WhatsApp で利用できます。
Meta はこのコネクタを審査しますか? いいえ。Meta はカスタムコネクタを審査しません。Muse に見えるのは、AnythingMCP でこの MCP サーバーに対して有効にしたツールだけです。コネクタはいつでも Settings → Connectors で切断できます。
次のステップ
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