Skill de Requête Pinecone

Recherchez des enregistrements dans les indexes intégrés de Pinecone à l'aide de requêtes textuelles en langage naturel via le serveur MCP Pinecone.

À quoi sert ce skill ?

Ce skill offre un moyen simple de interroger les indexes intégrés (indexes avec des 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

Obligatoires :

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

Quand NE PAS utiliser ce skill

Utilisez plutôt le skill CLI si :

❌ Votre index est un index standard (pas de modèle d'embedding intégré)
❌ Vous avez besoin de requêtes avec des valeurs vectorielles personnalisées (pas du texte)
❌ Vous avez besoin d'opérations vectorielles avancées (récupération par ID, listage de 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 indexes intégrés. Pour tous les autres cas d'usage, utilisez le skill CLI Pinecone.

Fonctionnement

Utilisez l'outil search-records du MCP Pinecone pour rechercher des enregistrements dans un index intégré Pinecone spécifié à l'aide d'une requête texte.

Flux de travail

IMPORTANT : Avant de procéder, 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 le skill pinecone-help

Analysez l'entrée de l'utilisateur pour :
- query (obligatoire) : Le texte à rechercher.
- index (obligatoire) : Le nom de l'index Pinecone dans lequel effectuer la recherche.
- namespace (optionnel) : L'espace de noms au sein de l'index.
- reranker (optionnel) : Le modèle de classement à utiliser pour améliorer la pertinence.
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 indexes disponibles, demandez à l'utilisateur d'en choisir un, puis utilisez describe-index pour les espaces de noms si nécessaire.
Appelez l'outil search-records avec les arguments rassemblés pour effectuer la recherche.
Formatez et affichez les résultats retournés dans un tableau clair et lisible, incluant les mises en évidence de champs (comme l'ID, le score et les métadonnées pertinentes).

Dépannage

PINECONE_API_KEY est obligatoire. Obtenez une clé gratuite à 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 agent :

Terminal : export PINECONE_API_KEY="your-key"
IDE sans héritage de 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 indexes 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 des arguments obligatoires manquent, invitez l'utilisateur à les fournir, en utilisant si nécessaire les outils MCP Pinecone (par exemple, list-indexes, describe-index).
Guidez l'utilisateur de manière interactive à travers la sélection d'arguments jusqu'à ce que la recherche puisse être effectuée.
Si une valeur invalide est fournie pour un argument (par exemple, un index ou un espace de noms inexistant), affichez l'erreur et suggérez des options valides.

Référence des outils

search-records : Recherchez des enregistrements dans un index donné avec filtrage de métadonnées et classement optionnels.
list-indexes : Listez tous les indexes Pinecone disponibles.
describe-index : Obtenez la configuration de l'index et les espaces de noms.
describe-index-stats : Obtenez les statistiques incluant les nombres d'enregistrements et les espaces de noms.
rerank-documents : Classez à nouveau les documents retournés à l'aide d'un modèle de classement spécifié.
Demandez à l'utilisateur de clarifier interactivement les informations manquantes si nécessaire.

pinecone-query