Redis MCP Server

Co dělá “Redis” MCP Server?

Redis MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) navržený pro zajištění bezproblémové interakce mezi AI asistenty a paměťovými databázemi kompatibilními s Redisem, jako je Redis Server nebo AWS Memory DB. Slouží jako most, který umožňuje AI workflowům provádět operace ukládání klíč–hodnota, spravovat cachovaná data a programově provádět různé databázové úlohy. Zpřístupněním zdrojů a nástrojů přes standardizovaná MCP rozhraní umožňuje Redis MCP Server například dotazování na databázi, správu seznamů, hashů a setů nebo i zasílání zpráv v reálném čase přes Pub/Sub. Vývojářům i AI agentům tak umožňuje integrovat rychlé, škálovatelné paměťové úložiště do svých aplikací, zvyšuje výkon a umožňuje pokročilou automatizaci ve vývojových workflowech.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné explicitní šablony promptů.

Seznam zdrojů

• redis://status
  Poskytuje aktuální stav připojení k Redis serveru, včetně informací o hostiteli, portu a databázi.

• redis://info
  Zpřístupňuje obecné informace o připojeném Redis serveru, např. verzi serveru a detaily konfigurace.

• redis://keys/{pattern}
  Vypíše všechny klíče v Redis databázi, které odpovídají zadanému vzoru – vhodné pro procházení nebo vyhledávání uložených dat.

Seznam nástrojů

• get_value
  Načte hodnotu přiřazenou ke konkrétnímu klíči v Redis databázi.
• set_value
  Uloží hodnotu pod zadaný klíč, volitelně s podporou expirace.
• delete_key
  Smaže zadaný klíč z databáze.
• increment
  Atomicky zvýší číselnou hodnotu u daného klíče.
• list_push
  Přidá jednu nebo více hodnot do seznamu (list).
• list_range
  Načte rozsah hodnot ze seznamu.
• hash_set
  Nastaví jedno nebo více polí v hash tabulce.
• hash_get
  Načte jedno nebo více polí z hash tabulky.
• set_add
  Přidá jednoho nebo více členů do setu.
• set_members
  Získá všechny členy setu.
• publish_message
  Publikuje zprávu do zvoleného kanálu pomocí Redis Pub/Sub.

Případy užití tohoto MCP serveru

• Správa a monitoring databází
  AI agenti i vývojáři mohou sledovat stav připojení, prohlížet informace o serveru i spravovat klíče, což umožňuje robustní správu databáze a kontrolu jejího zdraví.

• Dynamické cachování pro aplikace
  Integrace rychlého, AI-řízeného in-memory cachování pro webové i backendové aplikace – umožňuje dočasné ukládání a načítání často používaných dat.

• Zasílání zpráv v reálném čase
  Využijte Pub/Sub funkcionalitu k tvorbě chatbotů, notifikačních systémů nebo kolaborativních prostředí poháněných Redisem.

• Automatizace workflowů
  Automatizujte ingest, transformaci i ukládání dat pomocí MCP nástrojů (seznamy, hashe, sety), což urychluje ETL i AI datové pipeline.

• Správa relací a stavů
  Spravujte uživatelské relace a stavové informace pro webové aplikace, boty i mikroslužby pomocí rychlých operací klíč–hodnota.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalován Node.js a Windsurf.
2. Stáhněte nebo naklonujte repozitář.
3. Přidejte Redis MCP Server do konfigurace Windsurfu.
4. Ukázka JSON konfigurace:

   {
     "mcpServers": {
       "redis-mcp": {
         "command": "python",
         "args": ["src/server.py"]
       }
     }
   }
   

5. Uložte konfiguraci, restartujte Windsurf a ověřte připojení.

Zabezpečení API klíčů

Použijte soubor .env podle vzoru .env.example k uložení údajů pro připojení k Redisu. Na soubor prostředí odkažte ve vaší konfiguraci:

{
  "env": {
    "REDIS_HOST": "yourhost",
    "REDIS_PORT": "6379",
    "REDIS_PASSWORD": "yourpassword"
  }
}

Claude

1. Pokud ještě nemáte, nainstalujte Claude Desktop.
2. Stáhněte/klonujte repozitář.
3. Otevřete nastavení Claude Desktop.
4. Přidejte MCP Server takto:

   {
     "mcpServers": {
       "redis-mcp": {
         "command": "python",
         "args": ["src/server.py"]
       }
     }
   }
   

5. Uložte a restartujte Claude Desktop.

Cursor

1. Ujistěte se, že máte Cursor nainstalovaný v systému.
2. Naklonujte repozitář MCP Serveru.
3. Do konfigurace Cursoru přidejte server:

   {
     "mcpServers": {
       "redis-mcp": {
         "command": "python",
         "args": ["src/server.py"]
       }
     }
   }
   

4. Restartujte Cursor a ověřte integraci.

Cline

1. Pokud ještě nemáte, nainstalujte Cline.
2. Naklonujte repozitář.
3. Otevřete konfigurační soubor Cline.
4. Vložte:

   {
     "mcpServers": {
       "redis-mcp": {
         "command": "python",
         "args": ["src/server.py"]
       }
     }
   }
   

5. Uložte a restartujte Cline.

Zabezpečení API klíčů

Ve všech platformách používejte pro přihlašovací údaje proměnné prostředí, jak je ukázáno výše.

Jak tento MCP použít uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho FlowHunt workflow nejprve přidejte MCP komponentu do svého flow a připojte ji ke svému AI agentovi:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové MCP konfigurace vložte údaje o svém MCP serveru v tomto formátu JSON:

{
  "redis-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “redis-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na vlastní adresu MCP serveru.

Přehled

Náš názor

Redis MCP Server je robustní a přehledně zdokumentovaný, zpřístupňuje širokou škálu Redis funkcionalit a dodržuje MCP konvence pro zdroje i nástroje. Absence prompt šablon a explicitní podpory sampling/roots mírně snižuje flexibilitu, celková užitná hodnota je však vysoká pro in-memory klíč–hodnota scénáře.

MCP Skóre

Hodnocení:
Tomuto MCP serveru bych udělil 8 z 10. Je dobře strukturovaný, s kvalitní dokumentací a silnou sadou zdrojů i nástrojů. Absence šablon promptů a explicitní zmínky o pokročilých funkcích jako roots či sampling nechává prostor pro rozšíření v rámci pokročilých MCP workflowů.