pinecone-query

--- Interroger les index intégrés à l'aide de texte avec Pinecone MCP. IMPORTANT - Cette compétence fonctionne UNIQUEMENT avec les index intégrés (index avec des modèles d'embedding Pinecone intégrés comme multilingual-e5-large). Pour les index standard ou les opérations vectorielles avancées, utilisez la compétence CLI à la place. Nécessite que la variable d'environnement PINECONE_API_KEY soit définie et que le serveur Pinecone MCP soit configuré.

npx skills add https://github.com/pinecone-io/skills --skill pinecone-query

Compétence de Requête Pinecone

Recherchez des enregistrements dans les index intégrés Pinecone en utilisant des requêtes textuelles en langage naturel via le serveur MCP Pinecone.

À quoi sert cette compétence ?

Cette compétence offre un moyen simple d'interroger les index intégrés (index avec modèles d'embedding Pinecone intégrés) en utilisant des requêtes textuelles. Le serveur MCP convertit automatiquement votre texte en embeddings et recherche dans l'index.

Prérequis

Obligatoire :

  1. ✅ Le serveur MCP Pinecone doit être configuré - Vérifiez que les outils MCP sont disponibles
  2. ✅ La variable d'environnement PINECONE_API_KEY doit être définie - Obtenez une clé API gratuite sur https://app.pinecone.io/?sessionType=signup
  3. ✅ L'index doit être un index intégré - Utilise les modèles d'embedding Pinecone (par ex., multilingual-e5-large, llama-text-embed-v2, pinecone-sparse-english-v0)

Quand NE PAS utiliser cette compétence

Utilisez la compétence CLI à la place si :

  • ❌ Votre index est un index standard (pas de modèle d'embedding intégré)
  • ❌ Vous devez interroger avec des valeurs vectorielles personnalisées (pas de texte)
  • ❌ Vous avez besoin d'opérations vectorielles avancées (récupération par ID, liste des vecteurs, opérations en masse)
  • ❌ Votre index utilise des modèles d'embedding tiers (OpenAI, HuggingFace, Cohere)

Limitation MCP : Le MCP Pinecone ne supporte actuellement que les index intégrés. Pour tous les autres cas d'usage, utilisez la compétence CLI Pinecone.

Comment cela fonctionne

Utilisez l'outil search-records du MCP Pinecone pour rechercher des enregistrements dans un index intégré Pinecone spécifié en utilisant une requête textuelle.

Flux de travail

IMPORTANT : Avant de poursuivre, vérifiez que les outils MCP Pinecone sont disponibles. Si les outils MCP ne sont pas accessibles :

  • Informez l'utilisateur que le serveur MCP Pinecone doit être configuré
  • Vérifiez si la variable d'environnement PINECONE_API_KEY est définie
  • Dirigez-le vers la documentation de configuration MCP ou la compétence pinecone-help

  1. Analysez l'entrée de l'utilisateur pour :

    • query (obligatoire) : Le texte à rechercher.
    • index (obligatoire) : Le nom de l'index Pinecone à rechercher.
    • namespace (optionnel) : L'espace de noms dans l'index.
    • reranker (optionnel) : Le modèle de réclassement à utiliser pour une pertinence améliorée.

  2. Si l'utilisateur omet les arguments obligatoires :

    • Si seul le nom de l'index est fourni, utilisez l'outil describe-index pour récupérer les espaces de noms disponibles et demandez à l'utilisateur d'en choisir un.
    • Si seule une requête est fournie, utilisez list-indexes pour obtenir les index disponibles, demandez à l'utilisateur d'en choisir un, puis utilisez describe-index pour les espaces de noms si nécessaire.

  3. Appelez l'outil search-records avec les arguments rassemblés pour effectuer la recherche.

  4. Formatez et affichez les résultats retournés dans un tableau clair et lisible incluant les mises en évidence des champs (tels que l'ID, le score et les métadonnées pertinentes).

Dépannage

PINECONE_API_KEY est obligatoire. Obtenez une clé gratuite sur https://app.pinecone.io/?sessionType=signup

Si vous recevez une erreur d'accès, la clé est probablement manquante. Demandez à l'utilisateur de la définir et de redémarrer son IDE ou sa session d'agent :

  • Terminal : export PINECONE_API_KEY="your-key"
  • IDE sans héritage shell : ajoutez PINECONE_API_KEY=your-key à un fichier .env

IMPORTANT Pour le moment, la commande /query ne peut être utilisée qu'avec les index intégrés, qui utilisent les modèles d'embedding Pinecone hébergés pour intégrer et rechercher des données. Si un utilisateur tente d'interroger un index qui utilise un modèle API tiers tel que les modèles d'embedding OpenAI ou HuggingFace, rappelez-lui que cette fonctionnalité n'est pas encore disponible avec le serveur MCP Pinecone.

  • Si les arguments obligatoires manquent, demandez à l'utilisateur de les fournir, en utilisant les outils MCP Pinecone selon les besoins (par ex., list-indexes, describe-index).
  • Guidez l'utilisateur de manière interactive dans la sélection des arguments jusqu'à ce que la recherche puisse être effectuée.
  • Si une valeur invalide est fournie pour un argument (par ex., index ou espace de noms inexistant), signalez l'erreur et suggérez les options valides.

Référence des outils

  • search-records : Recherchez des enregistrements dans un index donné avec filtrage de métadonnées optionnel et réclassement.
  • list-indexes : Listez tous les index Pinecone disponibles.
  • describe-index : Obtenez la configuration de l'index et les espaces de noms.
  • describe-index-stats : Obtenez des statistiques incluant les comptages d'enregistrements et les espaces de noms.
  • rerank-documents : Réclassez les documents retournés en utilisant un modèle de réclassement spécifié.
  • Demandez à l'utilisateur de clarifier interactivement les informations manquantes si nécessaire.