An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Pinecone à ChatGPT, Claude et Gemini

Configurez-le une fois et il fonctionne avec ChatGPT, Claude, Cursor et n'importe quel autre client que vous aimez. Tout s'exécute en toute sécurité en arrière-plan, pour que vous puissiez vous détendre et vous concentrer sur l'essentiel. Intégrez la puissance de vos bases de données vectorielles à votre agent IA.

Demandez à l'IA à propos de ce Connector

Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.

MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS

Waiting for input…

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Votre IA fait le travail. Nous veillons dessus, en toute sécurité.

Aucun autre outil d'IA ne vous offre ça. Votre workflow s'exécute dans le client que vous aimez déjà, votre compte reste protégé, et vous décidez ce que l'agent peut ou ne peut pas faire. C'est la vraie raison de faire le pas.

Chaque Connector vit dans notre infrastructure, là où votre workflow s'exécute. Les trois choses ci-dessous en font déjà partie et travaillent discrètement en arrière-plan pour que vous n'ayez jamais à y penser. Rien à ajouter, rien à configurer, aucune inquiétude à avoir.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Chaque Connector s'exécute dans son propre environnement scellé.

Chaque Connector s'exécute dans son propre runtime V8 scellé, sans accès à vos fichiers, à votre système ni aux autres serveurs. Un Connector ne voit jamais au-delà de sa propre requête.

Kill Switch02

Un seul interrupteur arrête tous les agents. Immédiatement.

Une seule action désactive tous les Connectors, révoque tous les tokens et termine toutes les sessions d'un coup. La Gouvernance de l'IA conserve le registre.

FinOps par utilisateur03

Des limites de dépense qui s'interrompent au lieu de surprendre.

Chaque utilisateur garde ses propres connexions et identifiants, isolés de ceux des autres. Ce qui dépasserait votre limite de dépense est stoppé et mis en attente de votre approbation, pas facturé.

Trois contrôles, intégrés à la couche par laquelle votre IA se connecte.

Sélection · 7 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 02

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 7 disponibles via Pinecone.

  1. 01

    Lister les index

    Affiche la liste complète de tous les index Pinecone disponibles.

  2. 02

    Rechercher des vecteurs

    Retourne les vecteurs les plus similaires ainsi que leurs métadonnées associées.

  3. 03

    Supprimer des vecteurs

    Efface des vecteurs spécifiques au sein d'un index.

  4. 04

    Décrire un index

    Récupère les détails de configuration et les paramètres d'un index.

Ensemble de capacités02 / 02

05-07

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 7 disponibles via Pinecone.

  1. 05

    Récupérer des vecteurs

    Extrait des vecteurs précis en utilisant leurs identifiants.

  2. 06

    Obtenir les statistiques

    Consulte les statistiques d'utilisation et l'état de santé d'un index.

  3. 07

    Lister les collections

    Affiche l'ensemble des collections présentes dans l'index.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

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.

Automatisez une tâche

Mettez Pinecone au travail sur une chose.

Des automatisations étape par étape que votre IA exécute via ce Connector : le flux, les prompts pour démarrer et les capabilities exactes derrière chaque étape.

Un connector, toutes les IAs

Pinecone fonctionne avec les clients IA les plus populaires.

Voici les clients les plus populaires, chacun avec un guide pas à pas : un lien, configuré une fois, avec gouvernance et visibilité intégrées. Et comme tout tourne sur le standard MCP, la même connexion fonctionne aussi dans tout autre client compatible : rien à reconstruire.

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

Vous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.

Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre Pinecone au travail : la même connexion hébergée se branche sur vos propres applications et le code de votre agent, avec la même gouvernance à chaque requête. Construisez avec lui, discutez avec lui : une connexion pour les deux.

Observée, pas estimée

Moyenne de 933 ms. Rapide en production.

Pinecone est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1043 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
793ms
Jour le plus lent
1043ms
Tendance sur 14 jours
Stable0%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 7 capacités arrivent prêtes à l'emploi.

Accès aperçu · pas d’authentification du fournisseur

Le jeton vk_preview_* appartient à l’infrastructure d’aperçu de Vinkius. Il permet à Claude de découvrir et d’afficher les capacités de Pinecone, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Pinecone. Les actions nécessitant des identifiants ou des données de compte réelles peuvent ne pas s’exécuter tant que vous n’avez pas activé le Connector et autorisé le service.

Pinecone Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_cMLbuhs0rnfwH86edlO4MVqnOLr94ybdUvJavFsC/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  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.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "pinecone-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_cMLbuhs0rnfwH86edlO4MVqnOLr94ybdUvJavFsC/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Les instructions pas à pas pour chaque client sont dans le guide. Comment connecter

Configuration guidée pour Claude ? Configurer Pinecone avec Claude et les autres IA

Voyez tous les clients IA avec lesquels ce connector fonctionne ↑

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de Pinecone délèguent.

Ce connecteur est conçu pour les professionnels manipulant des architectures de données massives et des agents intelligents.

  • 01

    Ingénieurs IA/ML

    Pour tester la pertinence des segments sémantiques via des requêtes conversationnelles sans écrire de scripts Python.

  • 02

    Gestionnaires de données

    Pour auditer les capacités de stockage et vérifier la suppression des vecteurs via des commandes textuelles.

  • 03

    Développeurs d'agents

    Pour intégrer dynamiquement des fonctions RAG en testant les points de terminaison Pinecone directement dans Cursor.

FAQ

Les questions des utilisateurs de 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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