Intégration · Données d’entreprise

Connecter Claude et ChatGPT à Pinecone

Demandez à votre IA de rechercher dans un index Pinecone, d'examiner ce qui est stocké dans un namespace ou d'ajouter de nouveaux enregistrements. Elle peut exécuter des requêtes de similarité, récupérer des vecteurs par ID ou métadonnées, insérer (upsert) des vecteurs, enregistrements et documents, ainsi que lire les statistiques de l'index et du namespace. Vous pouvez vérifier et travailler avec vos données vectorielles via une conversation au lieu d'écrire des scripts.

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Essayez de demander

“Combien de vecteurs se trouvent dans l'index et comment sont-ils répartis entre les namespaces ?”
L'IA lit les statistiques de l'index : le nombre total de vecteurs, la dimension et le compteur par namespace.
“Rechercher dans le namespace support-docs des passages concernant la politique de remboursement.”
Elle recherche les enregistrements selon leur sens avec votre texte comme requête et retourne les correspondances principales avec leurs champs.
“Trouver les 10 vecteurs les plus similaires au vecteur doc-4812.”
Elle exécute une requête avec cet ID de vecteur, retourne les correspondances les plus proches avec des scores et, si demandé, leurs métadonnées.

Ce que votre IA peut faire

Recherche et requêtes

Trouver des vecteurs similaires par vecteur ou ID, rechercher les enregistrements selon leur sens avec un reclassage optionnel, et rechercher des documents avec un filtre de métadonnées.

Écrire et mettre à jour des données

Insérer (upsert) des vecteurs, enregistrements et documents, mettre à jour les valeurs ou métadonnées des vecteurs, et partiellement mettre à jour des documents.

Namespaces et statistiques

Lister et créer des namespaces, lister les IDs de vecteurs et de documents, et lire les statistiques de l'index par namespace.

“Afficher les métadonnées pour les vecteurs faq-001 et faq-002.”
Elle récupère les deux vecteurs par ID et affiche leurs valeurs et métadonnées.
“Marquer tous les vecteurs avec source=old-site comme archivés.”
Elle met à jour les métadonnées de tous les vecteurs correspondant au filtre, dans le namespace que vous nommez.
“Supprimer tous les vecteurs du namespace test.”
Elle supprime chaque vecteur de ce namespace. La suppression est permanente et ne peut être annulée.

24 outils pour Pinecone

Ces outils sont activés lors de la connexion. Vous pouvez désactiver chacun d’eux ou exiger votre approbation avant son exécution.

cancel_importTransfère de l’argent
create_importVisible par d’autres
create_namespaceModifie des donnéesCréer un nouveau namespace dans l'index avec un `name`, optionnellement avec un `schema` indiquant quels champs de métadonnées sont filtrables.
delete_documents_delete_documentsSupprime des données
delete_namespaceSupprime des données
delete_vectorsSupprime des donnéesSupprimer définitivement des vecteurs d'un `namespace` via `ids` ou par métadonnées `filter` ; `delete_all` supprime tous les vecteurs dans le namespace. Cela ne peut pas être annulé.
describe_index_statsModifie des donnéesObtenir les statistiques pour l'index : nombre total de vecteurs, dimension et comptages par namespace. Vous pouvez passer optionnellement un métadonnées `filter`.
fetch_documentsModifie des donnéesRécupérer des documents d'un `namespace` via `ids` ou par métadonnées `filter`, choisissant quels `include_fields` retourner.
fetch_vectorsRécupérer des vecteurs via leur `ids` dans un `namespace` optionnel, retournant les valeurs et métadonnées.
fetch_vectors_by_metadataModifie des donnéesRécupérer des vecteurs dont les métadonnées correspondent à un `filter` dans un `namespace` optionnel. Prend en charge `limit` et `pagination_token`.
get_import
get_namespaceRécupérer les détails d'un espace de noms via son nom `namespace`, comme le nombre d'enregistrements.
list_documentsModifie des donnéesLister les IDs de documents dans un `namespace`, filtré optionnellement par ID `prefix`. Supporte `limit` et `pagination_token`.
list_imports
list_namespacesLister les espaces de noms de l'index connecté, filtrés par nom `prefix`. Utile pour trouver quel espace contient vos données.
list_vector_idsLister les IDs de vecteurs dans un `namespace`, optionnellement ceux commençant par un ID `prefix`. Prend en charge `limit` et `pagination_token`.
query_vectorsModifie des donnéesTrouver les `top_k` vecteurs les plus similaires à une requête `vector` ou un vecteur existant `id`, dans un optionnel `namespace` et avec un optionnel métadonnées `filter`. Définir `include_metadata` pour retourner des métadonnées.
search_documentsModifie des donnéesRechercher des documents dans un `namespace` et retourner les `top_k` meilleurs résultats. `score_by` liste les méthodes de scoring, par exemple [{"type": "text", "field": "body", "query": "refund policy"}]; ajoutez une métadonnée optionnelle `filter`.
search_recordsModifie des donnéesRechercher des enregistrements dans un `namespace` selon leur sens. Passez `query` avec `top_k` et soit du texte `inputs` (pour les indexes avec embedding intégré), un enregistrement `id` ou un `vector`, plus des métadonnées optionnelles `filter`, `fields` pour récupérer et `rerank`.
update_documentsModifie des donnéesMettre à jour partiellement des documents dans un `namespace` : soit passez `documents` (chaque élément avec `_id` et les champs à modifier), ou une métadonnée `filter` avec `set_fields` / `remove_fields`.
update_vectorModifie des donnéesMettre à jour un vecteur via `id` (nouveau `values` ou `set_metadata`), ou mettre à jour les métadonnées de tous les vecteurs correspondant à un `filter`, dans un optionnel `namespace`.
upsert_documentsModifie des donnéesAjouter ou écraser jusqu'à 1 000 `documents` dans un `namespace`. Chaque document nécessite un `_id` ; les autres champs sont stockés et validés contre le schéma de l'index.
upsert_recordsModifie des donnéesAjouter ou écraser des enregistrements dans un `namespace` d'un index avec intégration d'embedding. Chaque élément dans `items` nécessite un `_id` plus ses champs texte et métadonnées ; les enregistrements existants avec le même ID sont remplacés.
upsert_vectorsModifie des donnéesAjouter ou écraser des vecteurs dans un `namespace`. Chaque élément dans `vectors` possède un `id`, un `values` et un optionnel `metadata` ; les vecteurs existants avec le même ID sont remplacés.

Configuration en trois étapes

1
Choisissez l’application
Créez un compte PipMCP gratuit et sélectionnez Pinecone dans la liste des applications.
2
Collez votre clé
Collez deux valeurs : votre hôte d'index et une clé API. Dans le console Pinecone (app.pinecone.io), ouvrez votre projet, allez dans Clés API et cliquez sur Créer une clé API. Ensuite, ouvrez Base de données > Indexes, choisissez l'index et copiez son hôte sans https:// (par exemple my-index-abc123.svc.aped-4627-b74a.pinecone.io). Une seule connexion fonctionne avec un seul index.
3
Ajoutez le lien à votre IA
Vous obtenez un lien MCP personnel. Ajoutez-le à Claude, ChatGPT ou Cursor :
1. Cliquez sur votre nom, puis sur Paramètres › Connecteurs › Ajouter un connecteur personnalisé.
2. Collez votre lien dans le champ URL du serveur MCP distant.
3. Activez-le depuis le menu + d’une conversation.

Questions

Que peut faire l'IA dans Pinecone ?

L'IA peut lire les statistiques de l'index, lister et inspecter les namespaces, lister les IDs de vecteurs et de documents, récupérer des vecteurs et des documents, ainsi que exécuter des requêtes de similarité et des recherches. Elle peut créer des namespaces, insérer (upsert) des vecteurs, enregistrements et documents, mettre à jour des vecteurs et des documents, et supprimer des vecteurs si vous activez cet outil.

L'IA voit-elle ma clé API Pinecone ?

Non. Votre clé API Pinecone est chiffrée au repos et jamais montrée à l'IA. Une fois sauvegardée, elle ne s'affiche plus, même pas pour vous. L'IA ne voit que les résultats des outils qu'elle appelle.

Puis-je contrôler ce que l'IA est autorisée à faire ?

Oui. Vous choisissez quels outils sont activés, donc vous pouvez commencer par la recherche et le fetch uniquement. La suppression de vecteurs est permanente, et les upsert remplacent les vecteurs existants avec le même ID, donc ces outils peuvent nécessiter votre approbation avant d'exécuter. Chaque appel d'outil est journalisé.

Fonctionne-t-il avec ChatGPT ?

Oui. Dans ChatGPT, allez dans Paramètres › Applications et connecteurs › Avancé et activez le mode Développeur, puis ajoutez votre lien PipMCP. Le mode Développeur nécessite un abonnement payant ChatGPT : Plus, Pro, Business ou Entreprise. Le même lien fonctionne également dans Claude (Paramètres › Connecteurs › Ajouter un connecteur personnalisé), Cursor et d'autres clients MCP.

Quel est le coût ?

PipMCP dispose d'un plan gratuit sans carte de crédit requise. Les plans facturés sont basés sur les tâches complétées. Vous avez également besoin de votre propre compte Pinecone.

Pourquoi Pinecone a-t-il besoin d'un hôte d'index ?

Pinecone envoie des demandes de données vers l'hôte d'un index spécifique, et non vers une adresse partagée. Vous copiez cet hôte depuis la page de l'index dans le console Pinecone et le collez à côté de votre clé API. L'IA travaille ensuite avec cet index et ses namespaces.