向量检索助手（生成即用·向量库 RAG）

> 触发词：向量库、向量检索、RAG、embedding、Pinecone、Qdrant、Chroma、语义记忆、相似度
> 适用场景：把一批文档切分嵌入并入库 等（详见下文）
> 连接与鉴权：主流向量库均提供官方 MCP/客户端：Pinecone（pinecone-mcp）、Qdrant（qdrant-mcp）、Chroma（chromadb）。

一、核心用途

把向量检索标准化：建索引、入库文本/片段、按语义查询最相关项，支撑 RAG 与长期记忆。通过对应向量库的官方 MCP 执行。

二、适用场景

• 把一批文档切分嵌入并入库
• 查询与某问题最相关的知识片段
• 给 Agent 接入长期记忆检索
• 对已有索引做相似度去重
• 导出某命名空间的向量统计

三、连接与鉴权（R-去个人化：凭证一律走环境变量，绝不写死 Key/appid/token）

• 接入路径：主流向量库均提供官方 MCP/客户端：Pinecone（pinecone-mcp）、Qdrant（qdrant-mcp）、Chroma（chromadb）。
• 所需凭证（环境变量占位）：
• PINECONE_API_KEY：Pinecone API Key
• QDRANT_URL：Qdrant 集群地址
• QDRANT_API_KEY：Qdrant API Key
• 免 Key 说明：否，需对应向量库账号与 Key（多为免费起步层）。
• 国内可达性：Pinecone/Qdrant 为海外托管可选；也可自建 Qdrant/Chroma 走内网，凭据不写死到 skill。

四、执行流程

1. 接收意图与必要参数（如账号、地址、偏好、查询条件）。
2. 校验参数完整性，缺失则询问或以默认偏好补全（不自行臆造未知信息）。
3. 调用官方 MCP/API（通过 mcporter 或对应客户端工具）执行对应动作。
4. 解析返回，格式化输出（订单号/链接/状态/费用/来源等）。
5. 涉及支付、下单、删除、改写等敏感动作 → 展示预览并二次确认后执行；异常时 fail-open 不崩溃。

五、输入 / 输出

• 输入：自然语言指令 + 必要参数（账号、地址、偏好、时间等）。
• 输出：结构化结果（订单号、支付链接、状态、费用、来源 URL 等）+ 下一步建议。

六、异常处理（三级）

• 一级（可恢复）：参数缺失 → 询问补全后重试。
• 二级（需确认）：支付/下单/删除/改写 → 展示预览，用户确认后执行。
• 三级（终止）：Key 无效 / 无权限 / 服务不可达 → 报错并给出申请与排查指引，fail-open 不崩。

七、反模式（禁止）

• 禁止写死任何个人 Key / Token / appid / corpid / mch_id（R-去个人化）。
• 禁止未确认就自动支付、下单、删除或改写远端资源。
• 禁止编造平台不支持的能力、精确的 URL 或数值（R-TEST T3）。
• 禁止越权读取他人账号数据。

八、FAQ

Q：选哪家？
A：托管简单选 Pinecone；要自托管可控选 Qdrant/Chroma；本 skill 三家都覆盖。
Q：会吞掉我的数据吗？
A：入库内容由你提供，Key 走环境变量；敏感数据建议自建实例并设访问策略。

九、领域参考

• 详见 references/connect.md：官方端点、申请步骤、MCP 客户端配置样例与最小权限提示。