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在 cloud.anythingmcp.com 开始免费试用，一键添加 Pinecone，然后将你的 AI 客户端（Claude、ChatGPT、Copilot 或 Cursor）指向生成的 MCP 端点。无需 Docker，无需 git clone，无需任何工程经验。
AnythingMCP 已收录在 Claude 的连接器目录中：一键添加到 Claude (在新标签页中打开)，然后登录并选择 Claude 可以使用哪些 MCP 服务器。
摘要
让你的 AI 搜索你的 Pinecone 向量数据库：列出索引，进行语义搜索和关键词搜索，查询和获取记录，查看命名空间和统计信息，用 Pinecone Inference 生成嵌入并重新排序，与你的 Pinecone Assistant 对话，并在你确认后添加记录。
试试这样问
Pinecone 的示例提示
点击任意提示即可复制，然后粘贴到 Claude、ChatGPT、Cursor、Gemini、Copilot 或 OpenClaw 中，在该连接器上运行。
Claude 是 AI，可能会出错。请核对回答。
💡 无需安装? 直接使用 cloud.anythingmcp.com。 登录、点击 Connectors → Pinecone、粘贴凭证、生成 MCP API key，即可完成。无 Docker、无
git clone、无本地服务器。
Pinecone + Claude
让你的 AI 搜索你的 Pinecone 向量数据库：列出索引，进行语义搜索和关键词搜索，查询和获取记录，查看命名空间和统计信息，用 Pinecone Inference 生成嵌入并重新排序，与你的 Pinecone Assistant 对话，并在你确认后添加记录。
前提条件
完整的设置说明已内置在连接器中 (在 store 中选择连接器时可见)。所需环境变量:
PINECONE_API_KEY
步骤 1 — 获取凭证
- 打开 Pinecone 控制台
https://app.pinecone.io，选择项目，打开 API keys，点击 + API key。 - 选择权限。只读使用请选 ProjectViewer（或 ControlPlaneViewer 加 DataPlaneViewer）：搜索、嵌入、重新排序和 Assistant 对话都能正常使用。只有允许 AI 写入记录时，才给密钥编辑角色（ProjectEditor 或 DataPlaneEditor）。Starter 和 Builder 套餐只提供 All。
- 把密钥复制到
PINECONE_API_KEY，然后安装连接器。Pinecone 只显示一次密钥，通常以pcsk_开头。一个密钥对应一个项目，连接器只会把它发送到 pinecone.io。 - 用
pinecone_list_indexes检查设置：它会列出你的索引、状态，以及数据工具需要的index_host。
索引地址：每个索引都有自己的地址。AI 会先调用 pinecone_list_indexes 或 pinecone_describe_index，再把得到的 index_host 传给每次搜索、查询和写入。你不需要自己去查。
每种索引对应的搜索：用哪个工具由索引的结构决定。
- 集成索引（用托管嵌入模型创建）：
pinecone_search_records直接用文本搜索。 - 文档索引（较新的类型，字段有类型）：
pinecone_search_documents结合关键词搜索和语义搜索。 - 存放你自己向量的索引：
pinecone_query_vectors查找与某条已存记录相似的记录，或与pinecone_embed用索引同一模型生成的向量相似的记录。
pinecone_fetch_vectors 和 pinecone_list_vector_ids 按 ID 读取记录；pinecone_describe_index_stats 和 pinecone_list_namespaces 统计记录数。向量值从不传给 AI，只传 ID、分数和元数据。
Pinecone Inference 和 Assistant：pinecone_list_models、pinecone_embed 和 pinecone_rerank 使用 Pinecone 托管的模型，例如按相关性重新排列搜索结果。通过 pinecone_list_assistants 和 pinecone_chat_assistant，AI 可以向你的某个 Pinecone Assistant 提问；回答依据上传给它的文件，附带引用，可能需要 10 到 30 秒。
写入前先询问：pinecone_upsert_records 在集成索引中添加或替换文本记录（每次最多 96 条），pinecone_update_metadata 修改一条记录的元数据。每次写入前，AI 会给你看索引、命名空间以及记录或字段，等你同意后才执行。新记录几秒钟后即可被搜索到。
安装时默认关闭：pinecone_delete_vectors，因为删除的记录无法恢复。管理员需要有意识地开启它；即使开启，AI 也会先列出 ID 并在删除前询问你。
费用：搜索、查询和读取消耗 Pinecone 套餐的读取单位，写入消耗写入单位；嵌入、重新排序和 Assistant 对话按 token 或按请求计费。除非你要求更多，AI 会尽量少取结果。
常见错误：401（Invalid API key 或 Wrong API key）：密钥错误、已删除或属于其他项目。403：密钥的角色不允许此操作，例如用只读密钥写入。404：索引、命名空间或 Assistant 不存在；pinecone_list_indexes 和 pinecone_list_assistants 会显示正确的名称。文本搜索返回 400：该索引不是集成索引，AI 需要使用与其类型相符的搜索。429：速率或套餐限制；稍等片刻再试。
该连接器不会创建、配置或删除索引、集合和备份，不做批量导入，不上传或删除 Assistant 文件，也不管理项目和 API 密钥。
步骤 2 — 安装 adapter
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
步骤 3 — 在 Claude 中添加连接器
你的服务器 URL： 在 AnythingMCP 中打开 MCP Servers → 此连接器所在的服务器，复制它的 URL（
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）。本指南中出现YOUR_SERVER_ID的地方都用它替换。
推荐路径：在 claude.ai web 上工作，无需触碰任何配置文件。
- 在 Claude 中打开 Customize → Connectors。
- 点击 +，然后点击 Add custom connector。
- 输入名称（例如
Pinecone）和远程 MCP 服务器 URLhttps://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID，然后点击 Add。 - 点击 Connect，登录 AnythingMCP（OAuth）并允许访问。
下面所有工具都会出现在你的聊天中，开始输入提示。
可用工具
| 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) |
示例提示
- “我们在 Pinecone 里有哪些索引？每个命名空间有多少条记录？”
- “在 help-center 索引里搜索如何取消订阅，给我看得分最高的五条结果。”
- “问一下我们的 Pinecone Assistant contracts-bot，和 Acme 的合同里解约通知期是多久，并给出引用。”
- “按回答年度套餐退款问题的相关程度，把这六段文字从好到差重新排序。”
- “把这三条常见问题的回答作为记录添加到 help-center 索引的 faq 命名空间。写入前先给我看这些记录。”
FAQ
Claude Code 和 Claude Desktop 一样工作吗? 是的，两者都指向 https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID。
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