Redis MCP-Server

Was macht der “Redis” MCP-Server?

Der Redis MCP-Server ist ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der die nahtlose Interaktion zwischen KI-Assistenten und Redis-kompatiblen In-Memory-Datenbanken wie Redis Server und AWS Memory DB ermöglicht. Als Brücke erlaubt er KI-gesteuerten Workflows, Key-Value-Speicheroperationen durchzuführen, gecachte Daten zu verwalten und verschiedene Datenbankaufgaben programmatisch auszuführen. Durch die Bereitstellung von Ressourcen und Tools über standardisierte MCP-Endpunkte ermöglicht der Redis MCP-Server Aufgaben wie das Abfragen der Datenbank, das Verwalten von Listen, Hashes und Sets sowie sogar Echtzeit-Pub/Sub-Messaging. Dadurch können Entwickler und KI-Agenten schnelle, skalierbare In-Memory-Speicherung und -Abfrage in ihre Anwendungen integrieren, die Performance steigern und fortschrittliche Automatisierung in Entwicklungs-Workflows ermöglichen.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine expliziten Prompt-Vorlagen angegeben.

Liste der Ressourcen

• redis://status
  Zeigt den aktuellen Verbindungsstatus zum Redis-Server an, inklusive Host-, Port- und Datenbankinformationen.

• redis://info
  Liefert allgemeine Informationen zum verbundenen Redis-Server, wie Serverversion und Konfigurationsdetails.

• redis://keys/{pattern}
  Listet alle Schlüssel in der Redis-Datenbank auf, die einem bestimmten Muster entsprechen – nützlich zum Durchsuchen oder Suchen gespeicherter Daten.

Liste der Tools

• get_value
  Ruft den Wert zu einem bestimmten Schlüssel in der Redis-Datenbank ab.
• set_value
  Speichert einen Wert unter einem angegebenen Schlüssel mit optionaler Ablaufzeit.
• delete_key
  Löscht einen bestimmten Schlüssel aus der Datenbank.
• increment
  Erhöht atomar den numerischen Wert eines Schlüssels.
• list_push
  Fügt einer Listendatenstruktur einen oder mehrere Werte hinzu.
• list_range
  Ruft einen Wertebereich aus einer Liste ab.
• hash_set
  Setzt ein oder mehrere Felder in einem Hash.
• hash_get
  Ruft ein oder mehrere Felder aus einem Hash ab.
• set_add
  Fügt einem Set ein oder mehrere Mitglieder hinzu.
• set_members
  Ruft alle Mitglieder eines Sets ab.
• publish_message
  Sendet eine Nachricht an einen angegebenen Kanal mittels Redis Pub/Sub.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Datenbankverwaltung & Monitoring
  KI-Agenten und Entwickler können Verbindungsstatus überwachen, Serverinfos einsehen und Schlüssel verwalten – dadurch wird eine robuste Datenbankadministration und Gesundheitsüberwachung ermöglicht.

• Dynamisches Caching für Anwendungen
  Integrieren Sie schnelles, KI-gesteuertes In-Memory-Caching für Web- und Backend-Anwendungen, um häufig genutzte Daten temporär zu speichern und abzurufen.

• Echtzeit-Messaging
  Nutzen Sie Pub/Sub-Fähigkeiten, um Echtzeit-Chatbots, Benachrichtigungssysteme oder kollaborative Umgebungen auf Basis von Redis-Messaging zu realisieren.

• Workflow-Automatisierung
  Automatisieren Sie Datenaufnahme-, Transformations- und Speicheroperationen über MCP-Tools (Listen, Hashes, Sets) und beschleunigen Sie ETL- sowie KI-Datenpipeline-Aufgaben.

• Sitzungs- & Statusverwaltung
  Verwalten Sie Benutzersitzungen und zustandsbehaftete Informationen für Web-Apps, Bots und Microservices durch schnelle Key-Value-Operationen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und Windsurf installiert sind.
2. Laden Sie das Repository herunter oder klonen Sie es.
3. Fügen Sie den Redis MCP-Server zu Ihrer Windsurf-Konfiguration hinzu.
4. Beispiel-JSON-Konfiguration:

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

5. Speichern Sie die Konfiguration, starten Sie Windsurf neu und überprüfen Sie die Konnektivität.

API-Schlüssel sichern

Verwenden Sie eine .env-Datei nach dem Vorbild von .env.example, um Redis-Zugangsdaten zu speichern. Referenzieren Sie die Umgebungsdatei in Ihrer Konfiguration:

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

Claude

1. Installieren Sie Claude Desktop, falls nicht vorhanden.
2. Laden/Klonen Sie das Repository.
3. Öffnen Sie die Einstellungen von Claude Desktop.
4. Fügen Sie den MCP-Server hinzu:

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

5. Speichern und Claude Desktop neu starten.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Cursor auf Ihrem System installiert ist.
2. Klonen Sie das MCP-Server-Repository.
3. Fügen Sie in der Cursor-Konfiguration den Server hinzu:

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

4. Starten Sie Cursor neu und validieren Sie die Integration.

Cline

1. Installieren Sie Cline, falls noch nicht geschehen.
2. Klonen Sie das Repository.
3. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei von Cline.
4. Fügen Sie ein:

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

5. Speichern und Cline neu starten.

API-Schlüssel sichern

Verwenden Sie auf jeder Plattform Umgebungsvariablen für Zugangsdaten wie oben gezeigt.

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt einsetzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “redis-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Unsere Meinung

Der Redis MCP-Server ist robust und klar dokumentiert, bietet eine breite Palette an Redis-Funktionen und folgt den MCP-Konventionen für Ressourcen und Tools. Das Fehlen von Prompt-Vorlagen und expliziten Sampling/Roots-Features schmälert die Flexibilität etwas, aber der Gesamt-Nutzen ist für In-Memory-Key-Value-Anwendungsfälle hoch.

MCP-Score

Bewertung:
Ich würde diesem MCP-Server eine 8 von 10 geben. Er ist gut strukturiert, mit solider Dokumentation und einem starken Set an Ressourcen und Tools. Das Fehlen von Prompt-Vorlagen und die explizite Erwähnung von erweiterten Features wie Roots oder Sampling hinterlässt einige Lücken für fortgeschrittene MCP-Workflows.