An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Pinecone ao ChatGPT, Claude e Gemini

Configure uma vez e funcione no ChatGPT, Claude, Cursor e em qualquer outro cliente que você goste. Tudo roda com segurança em segundo plano, para você relaxar e focar no que realmente importa. Integre seu banco de dados vetoriais ao seu agente de IA.

Pergunte à IA sobre este Connector

Desenvolvido, mantido e hospedado pela Vinkius.

MCP VERIFICADO · PRONTO PARA PRODUÇÃO · GARANTIA VINKIUS

Waiting for input…

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

A sua IA faz o trabalho. A gente cuida com segurança.

Nenhuma outra ferramenta de IA te dá isso. O seu workflow roda no cliente que você já ama, a sua conta fica protegida, e você decide o que o agente pode e não pode fazer. É a razão completa para mudar de vez.

Cada Connector vive dentro da nossa infraestrutura, no mesmo lugar onde o seu workflow roda. As três coisas abaixo já fazem parte dele, trabalhando silenciosamente em segundo plano para que você nunca precise pensar nelas. Nada para adicionar, nada para configurar, nada com que se preocupar.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector roda dentro do seu próprio ambiente lacrado.

Cada Connector roda em seu próprio runtime V8 lacrado — sem acesso aos seus arquivos, ao seu sistema ou a outros servidores. Um Connector nunca enxerga além da sua própria requisição.

Kill Switch02

Um interruptor para todos os agentes. Na hora.

Uma única ação desativa todos os Connectors, revoga todos os tokens e encerra todas as sessões de uma vez. A Governança de IA guarda o registro.

FinOps por usuário03

Limites de gastos que pausam em vez de assustar.

Cada usuário tem suas próprias conexões e credenciais, isoladas das dos demais. O que ultrapassar o seu limite de gastos fica aguardando a sua aprovação, em vez de ser cobrado.

Três controles, embutidos na camada pela qual sua IA se conecta.

Conjunto curado · 7 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 02

01-04

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 7 disponíveis através de Pinecone.

  1. 01

    Listar índices

    Exibe todos os índices configurados no seu ambiente Pinecone.

  2. 02

    Consultar vetores

    Retorna os vetores mais similares e seus respectivos metadados através de busca semântica.

  3. 03

    Excluir vetores

    Remove vetores específicos de um índice para limpeza de dados.

  4. 04

    Descrever índice

    Obtém detalhes técnicos e configurações de um índice selecionado.

Conjunto de capacidades02 / 02

05-07

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 7 disponíveis através de Pinecone.

  1. 05

    Buscar vetores

    Recupera vetores específicos utilizando seus IDs únicos.

  2. 06

    Ver estatísticas do índice

    Consulta métricas de uso e capacidade de armazenamento dos índices.

  3. 07

    Listar coleções

    Lista todas as coleções de dados armazenadas no índice.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

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.

Automatize uma tarefa

Coloque Pinecone para trabalhar em uma coisa.

Automações passo a passo que sua IA executa por este Connector: o fluxo, os prompts para começar e as capabilities exatas por trás de cada passo.

Um connector, todas as IAs

Pinecone funciona com os clientes de IA mais populares.

Estes são os clientes mais populares, cada um com um guia passo a passo: um link, configurado uma vez, com governança e visibilidade embutidas. E como tudo roda no padrão MCP, a mesma conexão também funciona em qualquer outro cliente compatível — nada para reconstruir.

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

Construindo o seu próprio app? O connector é seu para usar.

Você não precisa de um cliente para colocar Pinecone para trabalhar: a mesma conexão hospedada entra nas suas aplicações e no código do seu agente, com a mesma governança em cada pedido. Construa com ele, converse com ele — uma conexão para os dois.

Observada, não estimada

Média de 933ms. Rápida em produção.

Pinecone é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1043ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
793ms
Dia mais lento
1043ms
Tendência de 14 dias
Estável0%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 7 capacidades chegam prontas para rodar.

Acesso de prévia · não é autenticação no provedor

O token vk_preview_* pertence à infraestrutura de prévia da Vinkius. Ele permite que o Claude descubra e exiba as capacidades de Pinecone, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com Pinecone. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.

Pinecone Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_cMLbuhs0rnfwH86edlO4MVqnOLr94ybdUvJavFsC/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em 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.
Configuração · 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

Instruções passo a passo para cada cliente estão no guia. Como conectar

Configuração guiada para o Claude? Configurar Pinecone no Claude e outras IAs

Veja todos os clientes de IA com quem este connector funciona ↑

Para quem é

Feito para o trabalho que quem usa Pinecone delega.

Desenvolvedores e engenheiros que precisam integrar busca semântica e RAG em fluxos de trabalho de IA.

  • 01

    Engenheiros de IA/ML

    Para validar a relevância de chunks semânticos via chat, sem precisar escrever scripts em Python.

  • 02

    Gestores de Dados

    Para auditar capacidades de armazenamento e verificar limpezas de dados em índices multitenant.

  • 03

    Desenvolvedores de Agentes

    Para integrar dinamicamente sistemas de RAG testando endpoints do Pinecone diretamente no Cursor.

FAQ

Perguntas de quem usa 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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