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pinecone-query

pinecone-query

github.com/pinecone-ioデータ・データベース16282 回インストール6 週間前に更新
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pinecone-query について

pinecone-query は、自然言語のテキストで Pinecone の統合インデックスを検索するスキルです。既存インデックスの検索に使え、Pinecone MCP 経由で絞り込みや再ランキングも行えます。

主な機能

  1. 01自然言語テキスト検索
  2. 02統合インデックスの検索
  3. 03メタデータによる絞り込み
  4. 04検索結果の再ランキング
  5. 05不足引数の選択案内

活用シーン

  1. 01既存の統合インデックスを検索
  2. 02検索前にインデックスと名前空間を選択
  3. 03検索結果の絞り込みと再ランキング

MCP 対応

Pinecone MCP の search-records ツールで統合インデックスを検索します。list-indexes と describe-index を使って、インデックスや名前空間の情報も取得できます。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/pinecone-io/skills --skill pinecone-query

インストール後、Claude Code で/pinecone-queryを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

Pinecone クエリスキル

Pinecone MCP サーバーを介して自然言語のテキストクエリを使用し、Pinecone の統合インデックス内のレコードを検索します。

<<clarify_style>>

このスキルの用途

このスキルでは、テキストクエリを使用して統合インデックス（Pinecone の埋め込みモデルが組み込まれたインデックス）を簡単にクエリできます。MCP サーバーがテキストを自動的に埋め込みに変換し、インデックスを検索します。

前提条件

必須：

  1. ✅ Pinecone MCP サーバーが設定されていること - MCP ツールが利用可能か確認してください
  2. ✅ PINECONE_API_KEY 環境変数が設定されていること - 無料の API キーは https://app.pinecone.io/?sessionType=signup で取得できます
  3. ✅ インデックスが統合インデックスであること - Pinecone の埋め込みモデル（例：multilingual-e5-large、llama-text-embed-v2、pinecone-sparse-english-v0）を使用します
このスキルを使用しない場合

次の場合は、代わりに pinecone-cli スキルを使用してください：

  • ❌ インデックスが標準インデックスである（統合埋め込みモデルがない）
  • ❌ カスタムのベクトル値を使用してクエリする必要がある（テキストではない）
  • ❌ 高度なベクトル操作（ID によるフェッチ、ベクトルの一覧表示、一括操作）が必要である
  • ❌ インデックスがサードパーティの埋め込みモデル（OpenAI、HuggingFace、Cohere）を使用している

MCP の制限事項：現在、Pinecone MCP がサポートしているのは統合インデックスのみです。それ以外の用途には、pinecone-cli スキルを使用してください。

仕組み

Pinecone MCP の search-records ツールを利用し、テキストクエリを使用して、指定した Pinecone 統合インデックス内のレコードを検索します。

ワークフロー

重要：続行する前に、Pinecone MCP ツールが利用可能であることを確認してください。 MCP ツールにアクセスできない場合：

  • Pinecone MCP サーバーを設定する必要があることをユーザーに伝えます
  • PINECONE_API_KEY 環境変数が設定されているか確認します
  • MCP のセットアップドキュメントまたは pinecone-help スキルを案内します

  1. ユーザーの入力から次の項目を解析します：

    • query（必須）：検索するテキスト。
    • index（必須）：検索する Pinecone インデックスの名前。
    • namespace（任意）：インデックス内のネームスペース。
    • reranker（任意）：関連性を高めるために使用する再ランキングモデル。

  2. 必須の引数が省略されている場合：

    • インデックス名のみが指定されている場合は、describe-index ツールを使用して利用可能なネームスペースを取得し、ユーザーに選択を求めます。
    • クエリのみが指定されている場合は、list-indexes を使用して利用可能なインデックスを取得し、ユーザーに選択を求めます。その後、必要に応じて describe-index を使用してネームスペースを確認します。

  3. 収集した引数を指定して search-records ツールを呼び出し、検索を実行します。

  4. 返された結果を、フィールドのハイライト（ID、スコア、関連するメタデータなど）を含む、わかりやすく読みやすい表に整形して表示します。

トラブルシューティング

PINECONE_API_KEY が必要です。 無料のキーは https://app.pinecone.io/?sessionType=signup で取得できます

アクセスエラーが発生した場合、キーが設定されていない可能性があります。ユーザーに設定を依頼し、IDE またはエージェントのセッションを再起動してもらいます： <<api_key_setup>>

重要 現時点では、pinecone-query スキルは統合インデックスでのみ使用できます。統合インデックスでは、ホスト型の Pinecone 埋め込みモデルを使用してデータを埋め込み、検索します。 ユーザーが OpenAI などのサードパーティ API モデルや HuggingFace の埋め込みモデルを使用するインデックスをクエリしようとした場合、Pinecone MCP サーバーではこの機能をまだ利用できないことを伝えてください。

  • 必須の引数が不足している場合は、必要に応じて Pinecone MCP ツール（例：list-indexes、describe-index）を使用し、ユーザーに入力を求めます。
  • 検索を完了できるまで、引数の選択を対話形式でユーザーに案内します。
  • 引数に無効な値（存在しないインデックスやネームスペースなど）が指定された場合は、エラーを伝え、有効な候補を提示します。

ツールリファレンス

  • search-records：メタデータによる任意のフィルタリングと再ランキングを使用して、指定したインデックス内のレコードを検索します。
  • list-indexes：利用可能なすべての Pinecone インデックスを一覧表示します。
  • describe-index：インデックスの設定と名前空間を取得します。
  • describe-index-stats：レコード数や名前空間などの統計情報を取得します。
  • 必要に応じて、不足している情報を明らかにするため、ユーザーに対話形式で質問します。

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