
Redis Cloud API MCP Server
Der Redis Cloud API MCP Server verbindet KI-Assistenten und MCP-Clients mit Redis Cloud-Ressourcen und ermöglicht die Verwaltung von Konten, Abonnements, Datenb...
Integrieren Sie blitzschnelle Redis-Operationen in Ihre KI-Workflows mit dem Redis MCP-Server für nahtloses Caching, Echtzeit-Messaging und Datenbankverwaltung.
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.
Im Repository sind keine expliziten Prompt-Vorlagen angegeben.
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.
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.
{
"mcpServers": {
"redis-mcp": {
"command": "python",
"args": ["src/server.py"]
}
}
}
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"
}
}
{
"mcpServers": {
"redis-mcp": {
"command": "python",
"args": ["src/server.py"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"redis-mcp": {
"command": "python",
"args": ["src/server.py"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"redis-mcp": {
"command": "python",
"args": ["src/server.py"]
}
}
}
Verwenden Sie auf jeder Plattform Umgebungsvariablen für Zugangsdaten wie oben gezeigt.
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.
Abschnitt | Verfügbarkeit | Details/Anmerkungen |
---|---|---|
Übersicht | ✅ | |
Liste der Prompts | ⛔ | Keine Prompt-Vorlagen gefunden |
Liste der Ressourcen | ✅ | status, info, keys/{pattern} |
Liste der Tools | ✅ | get/set/delete/increment/list/hash/set/pubsub Tools |
API-Schlüssel sichern | ✅ | Verwendet .env und Umgebungsvariablen |
Sampling Support (weniger wichtig für Bewertung) | ⛔ | Nicht referenziert |
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.
Hat eine LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Mindestens ein Tool | ✅ |
Anzahl Forks | 4 |
Anzahl Sterne | 22 |
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.
Der Redis MCP-Server ist ein Model Context Protocol-Server, der KI-Assistenten und Workflows ermöglicht, mit Redis-kompatiblen In-Memory-Datenbanken zu interagieren. Er bietet schnellen Key-Value-Speicher, effizientes Caching und Echtzeit-Messaging.
Er bietet Key-Value-Get/Set/Delete-Operationen, Listen- und Hash-Management, Set-Operationen, Pub/Sub-Messaging sowie Ressourcen zur Überprüfung von Serverstatus, Info und zum Durchsuchen von Schlüsseln.
Verwenden Sie eine .env-Datei oder Umgebungsvariablen, um Redis-Host, Port und Passwort zu speichern. Referenzieren Sie diese in Ihrer Konfiguration, um die Zugangsdaten sicher zu halten.
Anwendungsfälle sind dynamisches Caching für Webanwendungen, Echtzeit-Chat- oder Benachrichtigungssysteme, Workflow-Automatisierung, Sitzungs-/Statusverwaltung und Datenbank-Monitoring/-Administration.
Fügen Sie die MCP-Komponente in Ihren FlowHunt-Flow ein, geben Sie die Details des Redis MCP-Servers im Konfigurationspanel an und verbinden Sie ihn mit Ihrem KI-Agenten, um alle unterstützten Redis-Operationen zu nutzen.
Beschleunigen Sie Ihre KI-Anwendungen mit In-Memory-Daten, schnellem Caching und Echtzeit-Messaging durch den Redis MCP-Server.
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