🌲
Pinecone
벡터 검색 데이터베이스 및 스토리지설치 명령어
npx clawhub@latest install pinecone
설치 안내
1
환경 확인
Node.js 22 이상과 OpenClaw가 설치되어 있는지 확인하세요. 터미널에서 openclaw --version을 실행하여 확인할 수 있습니다.
2
설치 실행
위의 설치 명령어를 터미널에서 실행하세요. ClawHub가 자동으로 Pinecone을(를) ~/.openclaw/skills/ 디렉토리에 다운로드하고 설치합니다.
3
설치 확인
openclaw skills list를 실행하여 설치된 스킬 목록을 확인하고, Pinecone이(가) 목록에 표시되는지 확인하세요.
4
매개변수 설정 (선택사항)
아래 소개의 설정 안내에 따라 ~/.config/openclaw/openclaw.json5에 스킬 설정 항목을 추가하세요.
수동 설치 방법: Skill 폴더를
~/.openclaw/skills/ 또는 프로젝트의 skills/ 디렉토리에 복사하세요. 폴더에 SKILL.md 파일이 포함되어 있어야 합니다.
관리형 벡터 인덱스 관리
고성능 시맨틱 검색
Namespace 격리 및 메타데이터 필터링
상세 소개
Pinecone MCP 서버는 Pinecone 관리형 벡터 데이터베이스를 통합하여 고성능 벡터 저장 및 검색 능력을 제공하며, 인프라 관리 없이도 프로덕션 수준의 시맨틱 검색 및 RAG 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
핵심 기능
- 인덱스 관리: Pinecone 인덱스 생성 및 관리, 벡터 차원, 측정 방식, Pod/Serverless 유형 설정
- 벡터 조작(upsert): 벡터 데이터 일괄 삽입 또는 업데이트, 메타데이터 첨부 및 Namespace 격리 지원
- 시맨틱 쿼리(query): 벡터 유사도 기반 Top-K 검색, 메타데이터 필터링 및 Namespace 범위 지정 지원
- 데이터 관리: ID로 벡터 조회, 업데이트, 삭제. 메타데이터 필터 기반 일괄 삭제 지원
- 통계 정보(describe_index_stats): 인덱스의 벡터 수, 차원, Namespace 분포 조회
설정 방법
{
"mcpServers": {
"pinecone": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@pinecone-database/mcp-server"],
"env": {
"PINECONE_API_KEY": "your-api-key" // Pinecone Console에서 획득
}
}
}
}
사용 시나리오
- 기업 지식 베이스: 내부 문서 기반 시맨틱 검색 시스템 구축
- 고객 지원 Q&A: 사용자 질문을 가장 관련성 높은 지식 베이스 답변에 매칭
- 추천 시스템: 사용자 프로필 벡터 기반 개인화 추천
- 코드 검색: 코드 스니펫 벡터를 저장하여 시맨틱 수준의 코드 검색 구현