模型上下文协议(MCP)是一个标准,允许代码助手和其他人工智能工具与平台如松果进行交互。松果开发 MCP 服务器可将这些工具与松果项目和文档连接起来,为开发人员带来更高效的开发体验。
一旦连接,人工智能工具可以:
有关更详细的信息,请参阅 docs。
这个 MCP 服务器专注于改善使用松果作为其技术堆栈的开发人员的体验,旨在与代码助手一起使用。此外,松果还提供 Assistant MCP,该工具从您的知识库中提取相关信息并提供给人工智能助手。
要配置 MCP 服务器访问您的松果项目,您需要在 控制台 中生成一个 API 密钥。如果没有 API 密钥,您的 AI 工具仍然可以搜索文档,但将无法管理或查询您的索引。
MCP 服务器需要 Node.js,请确保 node 和 npx 在您的 PATH 中可用。
接下来,您需要配置您的 AI 助手使用 MCP 服务器。
要在项目中添加松果 MCP 服务器,请在项目根目录(如果不存在)创建一个 .cursor/mcp.json 文件,并添加以下配置:
{
"mcpServers": {
"pinecone": {
"command": "npx",
"args": [
"-y", "@pinecone-database/mcp"
],
"env": {
"PINECONE_API_KEY": ""
}
}
}
}
您可以在 Cursor 设置 > MCP 中查看服务器状态。
要在全局范围内启用配置,请将配置添加到您的主目录中的 .cursor/mcp.json 文件中,而不是项目根目录。
建议使用规则来指示 Cursor 正确使用 MCP 服务器,请查阅 docs 以获取一些建议。
通过导航到 设置 > 开发者 > 编辑配置 来定位 claude_desktop_config.json 文件,添加以下配置:
{
"mcpServers": {
"pinecone": {
"command": "npx",
"args": [
"-y", "@pinecone-database/mcp"
],
"env": {
"PINECONE_API_KEY": ""
}
}
}
}
MCP 服务器的功能包括:
MCP 服务器提供以下功能:
目前 MCP 服务器的功能包括:
有关更多详细信息,请查阅 CONTRIBUTING.md。