用途：通过 Pinecone MCP 服务器，用自然语言文本查询 Pinecone 集成索引（即使用 Pinecone 内置嵌入模型的索引）。MCP 会自动把文本转为嵌入并检索。
主要能力：使用 search-records 工具在指定索引中按文本搜索记录，支持可选 namespace 与 reranker。配套工具：list-indexes 列出索引、describe-index 查看配置与命名空间、describe-index-stats 查看记录数与命名空间、rerank-documents 对结果重排。
使用方式：先确认 Pinecone MCP 工具可用，并设置环境变量 PINECONE_API_KEY（可在 https://app.pinecone.io/?sessionType=signup 获取）。解析用户输入中的 query（必填）、index（必填）、namespace（可选）、reranker（可选）；信息缺失时用 list-indexes、describe-index 交互式补全，再调用 search-records，最后以清晰表格展示 ID、score 及相关元数据。若仅给出索引名，用 describe-index 取命名空间让用户选择；若仅给出查询文本，先列索引让用户选择。
适用场景：索引使用 multilingual-e5-large、llama-text-embed-v2、pinecone-sparse-english-v0 等 Pinecone 嵌入模型时，做文本检索。
限制：仅支持集成索引。标准索引（无内置嵌入模型）、需自定义向量值查询、需按 ID 获取或列出向量等高级操作，以及使用 OpenAI、HuggingFace、Cohere 等第三方嵌入模型的索引，当前 MCP 均不支持，应改用 pinecone-cli 技能。缺少 API Key 会出现访问错误，需设置后重启 IDE 或代理会话。参数无效（如索引或命名空间不存在）会报错，需提示有效选项。