ADK용 Pinecone MCP 도구¶

Supported in ADKPythonTypeScript

Pinecone MCP Server는 ADK 에이전트를 AI 애플리케이션용 벡터 데이터베이스인 Pinecone과 연결합니다. 이 통합을 통해 에이전트는 인덱스를 관리하고, 메타데이터 필터링이 가능한 시맨틱 검색으로 데이터를 저장/검색하며, 여러 인덱스를 재정렬과 함께 검색할 수 있습니다.

사용 사례¶

시맨틱 검색 및 검색 기반 조회: 자연어 질의와 메타데이터 필터링, 재정렬을 사용해 저장된 데이터를 검색합니다.
지식 베이스 관리: 데이터 저장/관리로 RAG(retrieval-augmented generation) 시스템을 구축/운영합니다.
교차 인덱스 검색: 여러 Pinecone 인덱스를 동시에 검색하고, 결과를 자동 중복 제거 및 재정렬합니다.

사전 준비 사항¶

Pinecone 계정
Pinecone Console에서 발급한 API 키

에이전트와 함께 사용¶

PythonTypeScript

Local MCP Server

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools.mcp_tool import McpToolset
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StdioConnectionParams
from mcp import StdioServerParameters

PINECONE_API_KEY = "YOUR_PINECONE_API_KEY"

root_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-pro",
    name="pinecone_agent",
    instruction="Help users manage and search their Pinecone vector indexes",
    tools=[
        McpToolset(
            connection_params=StdioConnectionParams(
                server_params=StdioServerParameters(
                    command="npx",
                    args=[
                        "-y",
                        "@pinecone-database/mcp",
                    ],
                    env={
                        "PINECONE_API_KEY": PINECONE_API_KEY,
                    }
                ),
                timeout=30,
            ),
        )
    ],
)

Local MCP Server

import { LlmAgent, MCPToolset } from "@google/adk";

const PINECONE_API_KEY = "YOUR_PINECONE_API_KEY";

const rootAgent = new LlmAgent({
    model: "gemini-2.5-pro",
    name: "pinecone_agent",
    instruction: "Help users manage and search their Pinecone vector indexes",
    tools: [
        new MCPToolset({
            type: "StdioConnectionParams",
            serverParams: {
                command: "npx",
                args: ["-y", "@pinecone-database/mcp"],
                env: {
                    PINECONE_API_KEY: PINECONE_API_KEY,
                },
            },
        }),
    ],
});

export { rootAgent };

Note

integrated inference 가 활성화된 인덱스만 지원됩니다. 통합 임베딩 모델이 없는 인덱스는 이 MCP 서버에서 지원되지 않습니다.

사용 가능한 도구¶

문서¶

Tool	Description
`search-docs`	공식 Pinecone 문서 검색

인덱스 관리¶

Tool	Description
`list-indexes`	모든 Pinecone 인덱스 나열
`describe-index`	인덱스 구성 정보 조회
`describe-index-stats`	레코드 수 및 네임스페이스 포함 인덱스 통계 조회
`create-index-for-model`	임베딩용 통합 추론 모델이 포함된 새 인덱스 생성

데이터 작업¶

Tool	Description
`upsert-records`	통합 추론이 활성화된 인덱스에 레코드 삽입/업데이트
`search-records`	메타데이터 필터링/재정렬 옵션으로 텍스트 질의 검색
`cascading-search`	여러 인덱스 검색 후 결과 중복 제거 및 재정렬
`rerank-documents`	특화된 재정렬 모델로 레코드/텍스트 문서 컬렉션 재정렬