An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Pinecone a ChatGPT, Claude y Gemini

Configúralo una vez y funciona en ChatGPT, Claude, Cursor y en cualquier otro cliente que te guste. Todo se ejecuta con seguridad en segundo plano, para que tú te relajes y te centres en lo que de verdad importa. Gestiona tus bases de datos vectoriales mediante lenguaje natural.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Tu IA hace el trabajo. Nosotros lo cuidamos, seguro.

Ninguna otra herramienta de IA te da esto. Tu workflow se ejecuta en el cliente que ya amas, tu cuenta permanece protegida y tú decides lo que el agente puede y no puede hacer. Es la razón completa para dar el salto.

Cada Connector vive dentro de nuestra infraestructura, en el mismo lugar donde se ejecuta tu workflow. Las tres cosas de abajo ya forman parte de él, trabajando en silencio en segundo plano para que nunca tengas que pensar en ellas. Nada que añadir, nada que configurar, nada de qué preocuparte.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector se ejecuta dentro de su propio entorno sellado.

Cada Connector se ejecuta en su propio runtime V8 aislado, sin acceso a tus archivos, a tu sistema ni a otros servidores. Un Connector nunca ve más allá de su propia petición.

Kill Switch02

Un interruptor detiene a todos los agentes. Al instante.

Una única acción desactiva todos los Connectors, revoca todos los tokens y cierra todas las sesiones a la vez. La Gobernanza de IA guarda el registro.

FinOps por usuario03

Límites de gasto que se pausan en vez de sorprenderte.

Cada usuario mantiene sus propias conexiones y credenciales, aisladas de las de los demás. Lo que supere tu límite de gasto se detiene y queda esperando tu aprobación en vez de cobrarse.

Tres controles, integrados en la capa por donde tu IA se conecta.

Set curado · 7 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 02

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 7 disponibles a través de Pinecone.

  1. 01

    Listar índices

    Muestra todos los índices disponibles en tu cuenta de Pinecone.

  2. 02

    Consultar vectores

    Devuelve los vectores más similares y su metadata mediante búsquedas semánticas.

  3. 03

    Eliminar vectores

    Borra vectores específicos de un índice para realizar limpiezas de datos.

  4. 04

    Describir índice

    Obtiene los detalles de configuración y parámetros de un índice seleccionado.

Set de capacidades02 / 02

05-07

3 capacidades en este set.

Parte de 7 disponibles a través de Pinecone.

  1. 05

    Recuperar vectores

    Extrae vectores específicos utilizando sus identificadores únicos.

  2. 06

    Obtener estadísticas

    Consulta las métricas de uso y el estado de salud de un índice.

  3. 07

    Listar colecciones

    Muestra todas las colecciones de datos almacenadas en el índice.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

RAG Debugging

Verify why certain documents aren't being retrieved by querying vectors directly in chat.

02

Database Auditing

Check index stats to ensure your vector count and pod usage stay within limits.

03

Data Cleanup

Remove outdated or incorrect embeddings using targeted delete commands.

04

Environment Management

Quickly list and inspect all active indexes and collections in your account.

Automatiza una tarea

Pon Pinecone a trabajar en una cosa.

Automatizaciones paso a paso que tu IA ejecuta a través de este Connector: el flujo de trabajo, los prompts para empezar y las capabilities exactas detrás de cada paso.

Un connector, todas las IAs

Pinecone funciona con los clientes de IA más populares.

Estos son los clientes más populares, cada uno con una guía paso a paso: un enlace, configurado una vez, con gobernanza y visibilidad integradas. Y como todo corre sobre el estándar MCP, la misma conexión también funciona en cualquier otro cliente compatible: nada que reconstruir.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

¿Construyendo tu propia app? El connector es tuyo para usar.

No necesitas un cliente para poner Pinecone a trabajar: la misma conexión alojada se conecta a tus propias aplicaciones y al código de tu agente, con la misma gobernanza en cada petición. Construye con él, conversa con él: una conexión para ambos.

Observada, no estimada

Promedio de 933ms. Rápida en producción.

Pinecone se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1043ms
3 octHoy
Día más rápido
793ms
Día más lento
1043ms
Tendencia de 14 días
Estable0%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 7 capacidades llegan listas para funcionar.

Acceso de vista previa · no es autenticación del proveedor

El token vk_preview_* pertenece a la infraestructura de vista previa de Vinkius. Permite que Claude descubra y muestre las capacidades de Pinecone, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

No autentica tu cuenta con Pinecone. Las acciones que requieran credenciales o datos reales de la cuenta podrían no ejecutarse hasta que actives el Connector y autorices el servicio.

Pinecone Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_cMLbuhs0rnfwH86edlO4MVqnOLr94ybdUvJavFsC/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Pinecone capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "pinecone-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_cMLbuhs0rnfwH86edlO4MVqnOLr94ybdUvJavFsC/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Las instrucciones paso a paso para cada cliente están en la guía. Cómo conectar

¿Configuración guiada para Claude? Conectar Pinecone con Claude y otras IA

Ve todos los clientes de IA con los que funciona este connector ↑

Para quién es

Hecho para el trabajo que quienes usan Pinecone delegan.

Diseñado para profesionales que integran inteligencia artificial con infraestructuras de datos vectoriales de alto rendimiento.

  • 01

    Ingenieros de IA/ML

    Para validar la relevancia de fragmentos semánticos mediante consultas conversacionales sin escribir scripts de Python.

  • 02

    Custodios de Datos

    Para auditar capacidades de almacenamiento y verificar limpiezas de vectores mediante comandos de terminal.

  • 03

    Desarrolladores de Agentes

    Para integrar flujos de RAG dinámicos probando los endpoints de Pinecone directamente en entornos como Cursor.

FAQ

Preguntas de quienes usan Pinecone.

  • 01

    How do I connect my Pinecone account?

    You subscribe to the MCP on Vinkius and enter your Pinecone API key. Once connected, your AI client can immediately start using the capabilities.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

    This MCP works with any compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 03

    Can I delete data using this MCP?

    Yes, you can use the delete_vectors capability to remove specific embeddings from your index via your agent.

  • 04

    Is it possible to check my index usage?

    Yes, the get_index_stats capability allows your agent to pull real-time health and capacity metrics.

  • 05

    Do I need to write code to query my vectors?

    No, you can use natural language to tell your agent to perform similarity searches using the query_vectors capability.

  • 06

    Can the AI execute raw vector similarity searches?

    Yes, absolutely. Once you supply the raw semantic embedding coordinates (normally a float array generated previously), the LLM can funnel it through the query_vectors capability. The Pinecone DB will process this and return the top-K closest vector matches along with embedded metadata.

  • 07

    How do I check my remaining vector storage capacity?

    It's extremely simple. Just ask the connected AI agent to 'Get the index stats'. It will internally call get_index_stats against the specified index namespace, returning total vector count and physical dimensionality limits to your chat window.

  • 08

    Is it safe to delete vectors dynamically using the chat terminal?

    Yes, but with standard precautions. The delete_vectors capability operates exactly as the official SDK. As long as you maintain clear contextual scopes and ID filtering in your prompts, the execution is purely deterministic and secure.

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