Servidor Redis MCP

¿Qué hace el “Servidor Redis” MCP?

El Servidor Redis MCP es un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) diseñado para facilitar la interacción sin fricción entre asistentes de IA y bases de datos en memoria compatibles con Redis, como Redis Server y AWS Memory DB. Actuando como un puente, permite a los flujos de trabajo impulsados por IA realizar operaciones de almacenamiento clave-valor, gestionar datos en caché y ejecutar diversas tareas de base de datos de forma programática. Al exponer recursos y herramientas mediante endpoints MCP estandarizados, el Servidor Redis MCP habilita tareas como consultar la base de datos, gestionar listas, hashes y conjuntos, e incluso mensajería Pub/Sub en tiempo real. Esto permite a desarrolladores y agentes de IA integrar almacenamiento y recuperación en memoria rápidos y escalables en sus aplicaciones, mejorando el rendimiento y habilitando automatización avanzada en los flujos de desarrollo.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt explícitas en el repositorio.

Lista de Recursos

• redis://status
  Proporciona el estado actual de la conexión al servidor Redis, incluyendo información de host, puerto y base de datos.

• redis://info
  Expone información general sobre el servidor Redis conectado, como la versión y detalles de configuración.

• redis://keys/{pattern}
  Lista todas las claves en la base de datos Redis que coinciden con un patrón especificado, útil para explorar o buscar datos almacenados.

Lista de Herramientas

• get_value
  Recupera el valor asociado a una clave específica en la base de datos Redis.
• set_value
  Almacena un valor bajo una clave dada, con soporte opcional de expiración.
• delete_key
  Elimina una clave específica de la base de datos.
• increment
  Incrementa atómicamente el valor numérico de una clave.
• list_push
  Añade uno o más valores a una estructura de datos tipo lista.
• list_range
  Recupera un rango de valores de una lista.
• hash_set
  Establece uno o más campos en un hash.
• hash_get
  Recupera uno o más campos de un hash.
• set_add
  Añade uno o más miembros a un conjunto.
• set_members
  Recupera todos los miembros de un conjunto.
• publish_message
  Publica un mensaje en un canal especificado usando Redis Pub/Sub.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Gestión y monitoreo de bases de datos
  Los agentes de IA y desarrolladores pueden monitorear el estado de la conexión, inspeccionar información del servidor y gestionar claves, posibilitando una administración robusta y chequeos de salud de la base de datos.

• Caché dinámica para aplicaciones
  Integra caché en memoria rápida impulsada por IA para aplicaciones web y backend, permitiendo el almacenamiento temporal y la recuperación de datos de acceso frecuente.

• Mensajería en tiempo real
  Utiliza capacidades Pub/Sub para construir chatbots en tiempo real, sistemas de notificación o entornos colaborativos potenciados por la mensajería de Redis.

• Automatización de flujos de trabajo
  Automatiza la ingesta, transformación y almacenamiento de datos mediante herramientas MCP (listas, hashes, conjuntos), acelerando tareas ETL y pipelines de datos para IA.

• Gestión de sesión y estado
  Administra sesiones de usuario e información de estado para aplicaciones web, bots y microservicios mediante operaciones clave-valor rápidas.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js y Windsurf instalados.
2. Descarga o clona el repositorio.
3. Añade el Servidor Redis MCP a tu configuración de Windsurf.
4. Ejemplo de configuración JSON:

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

5. Guarda la configuración, reinicia Windsurf y comprueba la conectividad.

Protección de claves API

Utiliza un archivo .env basado en .env.example para almacenar las credenciales de Redis. Haz referencia al archivo de entorno en tu configuración:

{
  "env": {
    "REDIS_HOST": "tuhost",
    "REDIS_PORT": "6379",
    "REDIS_PASSWORD": "tucontraseña"
  }
}

Claude

1. Instala Claude Desktop si no está presente.
2. Descarga o clona el repositorio.
3. Abre la configuración de Claude Desktop.
4. Añade el Servidor MCP usando:

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

5. Guarda y reinicia Claude Desktop.

Cursor

1. Asegúrate de que Cursor está instalado en tu sistema.
2. Clona el repositorio del Servidor MCP.
3. En la configuración de Cursor, añade el servidor:

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

4. Reinicia Cursor y valida la integración.

Cline

1. Instala Cline si aún no lo hiciste.
2. Clona el repositorio.
3. Abre el archivo de configuración de Cline.
4. Inserta:

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

5. Guarda y reinicia Cline.

Protección de claves API

En cada plataforma, utiliza variables de entorno para las credenciales como se muestra arriba.

Cómo usar este MCP en los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "redis-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutadelmcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “redis-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

El Servidor Redis MCP es robusto y está claramente documentado, exponiendo una amplia gama de funcionalidades de Redis y siguiendo las convenciones MCP para recursos y herramientas. La ausencia de plantillas de prompt y características explícitas de sampling/roots reduce ligeramente la flexibilidad, pero la utilidad general es alta para casos de uso de clave-valor en memoria.

Puntuación MCP

Valoración:
Le daría a este servidor MCP un 8 de 10. Está bien estructurado, con documentación sólida y un potente conjunto de recursos y herramientas. La ausencia de plantillas de prompt y la falta de mención explícita de características avanzadas como roots o sampling deja algunos huecos para flujos de trabajo MCP más avanzados.