
Redis MCP-Server
Der Redis MCP-Server verbindet KI-Assistenten mit Redis-kompatiblen In-Memory-Datenbanken und bietet nahtlosen Key-Value-Speicher, Echtzeit-Messaging und fortsc...
Verwalten und automatisieren Sie Redis Cloud-Ressourcen per natürlicher Sprache mit dem Redis Cloud API MCP Server in FlowHunt. Optimieren Sie Konto-, Abonnement- und Datenbank-Operationen mit KI-gesteuerten Workflows.
Der Redis Cloud API MCP Server ist eine Model Context Protocol (MCP)-Implementierung, die es KI-Assistenten und MCP-Clients ermöglicht, über natürliche Sprache mit Redis Cloud-Ressourcen zu interagieren. Als Brücke zwischen großen Sprachmodellen (LLMs) und der Redis Cloud API erlaubt er es Entwicklern, Konten, Abonnements und Datenbanken zu verwalten sowie Aufgaben zu überwachen und Ressourcen zu konfigurieren – alles direkt innerhalb ihrer Entwicklungstools. So steigern Sie die Produktivität, indem komplexe Cloud-Management-Aufgaben wie Datenbankbereitstellung, Statusabfragen oder Cloud-Provider-Optionen automatisiert werden und Redis Cloud-Operationen durch KI-gesteuerte Workflows für Entwickler zugänglicher und effizienter werden.
Im Repository oder in der Dokumentation sind keine expliziten Prompt-Vorlagen angegeben.
Für die Windsurf-Plattform sind keine expliziten Einrichtungshinweise angegeben.
npm run build
claude_desktop_config.json
.{
"mcpServers": {
"mcp-redis-cloud": {
"command": "node",
"args": ["--experimental-fetch", "<absolute_path_to_project_root>/dist/index.js"],
"env": {
"API_KEY": "<redis_cloud_api_key>",
"SECRET_KEY": "<redis_cloud_api_secret_key>"
}
}
}
}
API-Schlüssel sicher hinterlegen: Nutzen Sie den env
-Abschnitt der Konfiguration, um API-Schlüssel als Umgebungsvariablen bereitzustellen.
npm run build
mcp.json
:{
"mcpServers": {
"mcp-redis-cloud": {
"command": "node",
"args": ["--experimental-fetch", "<absolute_path_to_project_root>/dist/index.js"],
"env": {
"API_KEY": "<redis_cloud_api_key>",
"SECRET_KEY": "<redis_cloud_api_secret_key>"
}
}
}
}
API-Schlüssel sicher hinterlegen: Verwenden Sie das Feld env
für sensible Daten.
Für die Cline-Plattform sind keine expliziten Einrichtungshinweise angegeben.
MCP in FlowHunt verwenden
Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow einzubinden, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:
Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Tragen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration die Details Ihres MCP-Servers in folgendem JSON-Format ein:
{
"mcp-redis-cloud": {
"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 Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “mcp-redis-cloud” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend anzupassen.
Abschnitt | Verfügbarkeit | Details/Hinweise |
---|---|---|
Übersicht | ✅ | |
Liste der Prompts | ⛔ | Keine expliziten Prompt-Vorlagen gefunden |
Liste der Ressourcen | ✅ | Konto-, Abonnement-, Datenbank- und Aufgabeninfos |
Liste der Tools | ✅ | Umfangreiche Liste für Konto, Abonnement, DB, Aufgaben |
API-Schlüssel absichern | ✅ | Über env in der Konfiguration |
Sampling-Unterstützung (weniger relevant) | ⛔ | Nicht erwähnt |
Roots-Unterstützung: Nicht erwähnt
Zwischen diesen beiden Tabellen würde ich den Redis Cloud API MCP Server mit soliden 7.5/10 bewerten. Er ist gut dokumentiert, funktionsreich und Open Source mit klarer Schlüsselverwaltung, aber es fehlen explizite Informationen zu Prompt-Vorlagen, Sampling, Roots und Windsurf/Cline-Setup.
Hat eine LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Mindestens ein Tool | ✅ |
Anzahl Forks | 9 |
Anzahl Sterne | 21 |
Es handelt sich um eine Model Context Protocol-Implementierung, mit der KI-Assistenten und MCP-Clients Redis Cloud-Ressourcen – wie Konten, Abonnements und Datenbanken – in natürlicher Sprache direkt aus Entwicklungstools verwalten können.
Sie können Kontoverwaltung, Abonnement-Lifecycle-Operationen (Erstellen, Auflisten, Löschen), Datenbankbereitstellung, Abfrage von Cloud-Regionen und -Tarifen sowie Überwachung des Status von Deployments und Aufgaben automatisieren.
Geben Sie API-Schlüssel über die 'env'-Eigenschaft in Ihrer MCP-Server-Konfigurationsdatei weiter, um Zugangsdaten sicher und außerhalb Ihres Quellcodes zu halten.
Ja, Sie können bei der Planung von Deployments verfügbare Regionen und Optionen für AWS, GCP und Azure abfragen.
Er steht unter der MIT-Lizenz und ist Open Source.
Steigern Sie Ihre Produktivität und automatisieren Sie das Management von Cloud-Ressourcen, indem Sie FlowHunt noch heute mit dem Redis Cloud API MCP Server verbinden.
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