Pinecone Agent Skills
Девять скиллов Pinecone: агент создает векторный индекс, загружает данные, ищет по ним и собирает ассистента для документов
- 15 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Ключ API Pinecone позволяет агенту создавать и удалять индексы и загружать данные в аккаунт, где каждый индекс расходует оплаченные ресурсы
- В индекс уходят ваши документы и тексты, а сервис Pinecone хранит их на своей стороне
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/pinecone-agent-skillsОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Ключ API Pinecone позволяет агенту создавать и удалять индексы и загружать данные в аккаунт, где каждый индекс расходует оплаченные ресурсы
- В индекс уходят ваши документы и тексты, а сервис Pinecone хранит их на своей стороне
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Библиотека из девяти скиллов от Pinecone, векторной базы данных для семантического поиска и RAG. Скилл `pinecone-quickstart` проводит новичка по двум путям: создать интегрированный индекс, загрузить 9 примеров предложений и сделать первый поиск, либо создать Pinecone Assistant для вопросов по документам. `pinecone-query` ищет по индексам обычным текстом через Pinecone MCP, а `pinecone-mcp` справочно описывает все инструменты этого сервера. `pinecone-cli` ведет работу с индексами и векторами через терминальную утилиту `pc`. `pinecone-assistant` создает ассистентов и общается с ними с цитатами. `pinecone-full-text-search` помогает спроектировать схему индекса с полнотекстовым поиском, безопасно загрузить данные и составить запросы с оценкой по тексту, плотным и разреженным векторам и фильтрами. `pinecone-n8n` собирает рабочие процессы n8n с узлами Pinecone, `pinecone-docs` дает ссылки на документацию, а `pinecone-help` объясняет, что нужно для старта. Скиллы следуют стандарту Agent Skills и работают в Cursor, GitHub Copilot, Windsurf, Gemini CLI и других агентах. Для пользователей Claude Code Pinecone рекомендует свой плагин.
Для кого. Разработчикам, которые строят семантический поиск, RAG или рекомендации на Pinecone и хотят, чтобы Cursor, Copilot или Gemini CLI вели настройку индексов и загрузку данных по официальным правилам.
Подходит, если
- Первое знакомство с Pinecone: агент создает индекс, загружает тестовые предложения и показывает первый семантический поиск
- Документы компании должны отвечать на вопросы с цитатами: скилл `pinecone-assistant` создает ассистента и загружает файлы
- Для каталога товаров нужен полнотекстовый индекс, и схему с безопасной массовой загрузкой удобнее поручить скиллу
- Работа с индексами идет из терминала утилитой `pc`, а агент должен знать ее команды для всех типов индексов
Не подходит, если
- Векторная база другая: скиллы знают только Pinecone
- Вы работаете в Claude Code и хотите официальный путь: Pinecone рекомендует отдельный плагин для него
- Нет ключа API Pinecone: без `PINECONE_API_KEY` скиллы ничего не создадут
Пример запроса к агенту
Пройди quickstart Pinecone: создай индекс, загрузи тестовые предложения и покажи результат поиска по запросу про продуктивностьОграничения
- Нужны аккаунт Pinecone и ключ API в переменной `PINECONE_API_KEY`, регистрация бесплатная.
- Скилл `pinecone-query` и операции с индексами через агента требуют Pinecone MCP, а `pinecone-cli` требует утилиту `pc`, которую ставит `brew install pinecone-io/tap/pinecone`.
- Встроенные скрипты запускаются через `uv`.
- Библиотека рассчитана на агентов с поддержкой Agent Skills, а для Claude Code Pinecone советует собственный плагин.
Как отключить. Удалите папки скиллов `pinecone-*` из каталога скиллов агента. Ключ API отзывается в консоли Pinecone, а созданные индексы удаляются там же.
Частые вопросы
Как установить скиллы Pinecone?
Выполните `npx skills add pinecone-io/skills`. Для Claude Code Pinecone рекомендует отдельный официальный плагин из репозитория `pinecone-claude-code-plugin`.
С чего начать новичку?
Со скилла `pinecone-quickstart`. Он проверяет ключ вызовом `list-indexes` через Pinecone MCP и спрашивает, какой путь выбрать: Database или Assistant. Скилл `pinecone-help` кратко объясняет, какие скиллы и инструменты нужны.
Что нужно для работы скиллов?
Аккаунт Pinecone и ключ API в `PINECONE_API_KEY`. Дополнительно: Pinecone MCP для `pinecone-query`, утилита `pc` (`brew install pinecone-io/tap/pinecone`) для `pinecone-cli` и `uv` для встроенных скриптов Python.
Чем эти скиллы отличаются от Pinecone MCP?
MCP дает агенту инструменты для вызовов, а скиллы объясняют, как ими пользоваться: порядок шагов, схемы индексов, запросы и типичные ошибки. Скиллы `pinecone-query` и `pinecone-mcp` опираются на сервер MCP, остальные работают и без него.
Умеют ли скиллы работать с n8n?
Да, для этого есть `pinecone-n8n`. Скилл собирает рабочие процессы с узлом Pinecone Assistant или Pinecone Vector Store, дает рекомендации и генерирует JSON процесса целиком.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыОфициальный плагин Pinecone: агент создает индексы, ищет по ним, строит RAG-ассистента и отвечает с цитатами из ваших файлов.
Официальный MCP-сервер Pinecone: поиск по документации, создание индексов, загрузка и поиск записей прямо из агента
SciAgent-Skills — скиллы по биоинформатике
SciAgent-Skills
Около 200 скиллов для Claude Code по биоинформатике, химии и биостатистике: от анализа РНК-секвенирования до докинга молекул
Скилл Zvec ведет агента по встроенной векторной базе: схема коллекции, гибридный поиск, RAG и мультимодальные запросы
Официальные скиллы Weaviate: поиск по векторной базе, импорт данных и готовые схемы RAG-приложений для Claude Code и Cursor
166 скиллов для научных задач: биоинформатика, хемоинформатика, клинические данные, геоданные и доступ к более чем 100 базам
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| Pinecone Agent Skills (эта карточка) | да | 15 | ||
| Pinecone Developer MCP Server | да | ключ необязателен | 72 | MCP-сервер Pinecone с инструментами вызовов, а не скиллы с пошаговыми сценариями |
| Weaviate Agent Skills | да | 104 | скиллы другой векторной базы, Weaviate | |
| Qdrant Skills | нет | 267 | скиллы другой векторной базы, Qdrant |
Коротко о README
Страница представляет библиотеку как официальную и показывает установку одной командой. Таблица описывает девять скиллов, раздел о требованиях перечисляет аккаунт, ключ, MCP, утилиту `pc` и `uv`, а в конце приведены команды проверки скиллов для разработчиков репозитория.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: pinecone-quickstart description: Interactive Pinecone quickstart for new developers. Choose between two paths - Database (create an integrated index, upsert data, and query using Pinecone MCP + Python) or Assistant (create a Pinecone Assistant for document Q&A). Use when a user wants to get started with Pinecone for the first time or wants a guided tour of Pinecone's tools. --- # Pinecone Quickstart Welcome! This skill walks you through your first Pinecone experience using the tools available to you. In this quickstart, you will learn how to do a simple form of semantic search over some example data. <<clarify_style>> ## Prerequisites Before starting either path, verify the API key works by calling `list-indexes` via the Pinecone MCP. If it succeeds, proceed. If it fails, ask the user to set their key: <<api_key_setup>> Then retry `list-indexes` to confirm. ## Step 0: Choose Your Path Ask the user which path they want: - **Database** – Build a vector search index. Best for developers who want to store and search embeddings. Uses the Pinecone MCP + a Python upsert script. - **Assistant** – Build a document Q&A assistant. Best for users who want to upload files and ask questions with cited answers. No code required. --- ## Path A: Database Quickstart For each step, explain to the user what will happen. An overview is here: 1. Check if MCP is set 2. Create an integrated index with MCP 3. Upsert sample data using the bundled script (9 sentences across productivity, health, and nature themes) 4. Run a semantic search query and explore further queries 5. Optionally try reranking 6. Offer the complete standalone script ### Step 1 – Verify MCP is Available The prerequisite check already called `list-indexes`. If it succeeded, the MCP is working — proceed to Step 2. If it failed because MCP tools were unavailable (not an auth error):