Pinecone MCP server を使って Pinecone 自体のドキュメント検索や、ベクトルデータベースからベクトル検索してみた

{
  "mcpServers": {
    "pinecone": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "@pinecone-database/mcp"
      ],
      "env": {
        "PINECONE_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Pineconeの「integrated inference（インテグレーテッド・インファレンス）」とは、テキストデータの埋め込み（embedding）やリランキング（reranking）といったAI推論処理を、Pineconeのベクトルデータベースの操作と一体化して自動で行う機能です。

従来はユーザーが自分でテキストを埋め込みモデルでベクトル化し、そのベクトルをPineconeに登録・検索していましたが、integrated inferenceを使うと、  
- インデックス作成時に埋め込みモデルを指定  
- テキストデータをそのままupsert（登録）するとPineconeが自動でベクトル化  
- 検索時もテキストクエリをそのまま渡すだけでベクトル化・検索・リランキングまで一気通貫

つまり、ユーザーはAI推論の実装や管理から解放され、シンプルなAPI操作だけで高機能なベクトル検索が可能になります。

公式ドキュメントにも「embeddingとrerankingがデータベース操作と統合され、追加の手順なしで利用できる」と明記されています。

{
  "indexes": [
    {
      "name": "knowledge-base-us-west-2",
      "dimension": 1024,
      "metric": "cosine",
      "host": "knowledge-base-us-west-2-XXXXXX.svc.XXXXXXXXXXXXXX.pinecone.io",
      "deletionProtection": "disabled",
      "spec": {
        "serverless": {
          "cloud": "aws",
          "region": "us-west-2"
        }
      },
      "status": {
        "ready": true,
        "state": "Ready"
      },
      "vectorType": "dense"
    }
  ]
}

{
  "name": "knowledge-base-us-west-2",
  "dimension": 1024,
  "metric": "cosine",
  "host": "knowledge-base-us-west-2-XXXXXX.svc.XXXXXXXXXXXXXX.pinecone.io",
  "deletionProtection": "disabled",
  "spec": {
    "serverless": {
      "cloud": "aws",
      "region": "us-west-2"
    }
  },
  "status": {
    "ready": true,
    "state": "Ready"
  },
  "vectorType": "dense"
}

{
  "namespaces": {
    "": {
      "recordCount": 36
    }
  },
  "dimension": 1024,
  "totalRecordCount": 36
}

Pineconeインデックス「knowledge-base-us-west-2」の詳細は以下の通りです。

- インデックス名: knowledge-base-us-west-2
- ベクトル次元数: 1024
- 類似度メトリクス: cosine
- ホスト: knowledge-base-us-west-2-XXXXXX.svc.XXXXXXXXXXXXXX.pinecone.io
- 削除保護: 無効
- サーバーレス: AWS us-west-2
- ステータス: Ready（利用可能）
- ベクトルタイプ: dense
- namespace: デフォルト（空文字列）
- 総レコード数: 36件

このインデックスは、1024次元のdenseベクトルをcosine類似度で検索する構成となっており、現在36件のレコードが格納されています。

{
  "name": "my-index",
  "embed": {
    "model": "multilingual-e5-large",
    "fieldMap": {
      "text": "text"
    }
  }
}

{
  "name": "my-index",
  "dimension": 1024,
  "metric": "cosine",
  "host": "my-index-XXXXXX.svc.XXXXXXXXXXXXXX.pinecone.io",
  "deletionProtection": "disabled",
  "tags": {
    "embedding_model": "multilingual-e5-large",
    "source": "mcp"
  },
  "embed": {
    "model": "multilingual-e5-large",
    "metric": "cosine",
    "dimension": 1024,
    "vectorType": "dense",
    "fieldMap": {
      "text": "text"
    },
    "readParameters": {
      "input_type": "query",
      "truncate": "END"
    },
    "writeParameters": {
      "input_type": "passage",
      "truncate": "END"
    }
  },
  "spec": {
    "serverless": {
      "cloud": "aws",
      "region": "us-east-1"
    }
  },
  "status": {
    "ready": true,
    "state": "Ready"
  },
  "vectorType": "dense"
}