Serveur MCP Redis

Que fait le Serveur MCP “Redis” ?

Le Serveur MCP Redis est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour faciliter l’interaction transparente entre les assistants IA et les bases de données en mémoire compatibles Redis telles que Redis Server et AWS Memory DB. Servant de passerelle, il permet aux workflows pilotés par l’IA d’effectuer des opérations de stockage clé-valeur, de gérer les données mises en cache et d’exécuter divers traitements de base de données de façon programmatique. En exposant des ressources et outils via des endpoints MCP standardisés, le Serveur MCP Redis permet d’effectuer des requêtes sur la base, de gérer les listes, les hashes, les ensembles, et même la messagerie Pub/Sub en temps réel. Cela permet aux développeurs et agents IA d’intégrer facilement un stockage en mémoire rapide et évolutif dans leurs applications, d’améliorer les performances et de permettre une automatisation avancée dans les workflows de développement.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

• redis://status
  Fournit l’état de connexion actuel au serveur Redis, incluant l’hôte, le port et les informations de base de données.

• redis://info
  Expose des informations générales sur le serveur Redis connecté, telles que la version du serveur et les détails de configuration.

• redis://keys/{pattern}
  Liste toutes les clés de la base Redis correspondant à un motif donné, utile pour parcourir ou rechercher les données stockées.

Liste des outils

• get_value
  Récupère la valeur associée à une clé spécifique dans la base Redis.
• set_value
  Stocke une valeur sous une clé donnée, avec prise en charge optionnelle de l’expiration.
• delete_key
  Supprime une clé spécifique de la base.
• increment
  Incrémente de façon atomique la valeur numérique d’une clé.
• list_push
  Ajoute une ou plusieurs valeurs à une liste.
• list_range
  Récupère une plage de valeurs d’une liste.
• hash_set
  Définit un ou plusieurs champs dans un hash.
• hash_get
  Récupère un ou plusieurs champs d’un hash.
• set_add
  Ajoute un ou plusieurs membres à un ensemble.
• set_members
  Récupère tous les membres d’un ensemble.
• publish_message
  Publie un message sur un canal donné à l’aide de Redis Pub/Sub.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Gestion & supervision de base de données
  Les agents IA et développeurs peuvent surveiller l’état de connexion, inspecter les infos du serveur et gérer les clés, permettant une administration robuste et des contrôles de santé.

• Cache dynamique pour applications
  Intégrez un cache en mémoire rapide et piloté par l’IA pour vos applications web ou backend, afin de stocker et récupérer temporairement les données fréquemment utilisées.

• Messagerie en temps réel
  Exploitez les capacités Pub/Sub pour créer des chatbots temps réel, des systèmes de notification ou des environnements collaboratifs alimentés par la messagerie Redis.

• Automatisation de workflows
  Automatisez l’ingestion, la transformation et le stockage des données via les outils MCP (listes, hashes, ensembles), accélérant ainsi vos tâches ETL et pipelines IA.

• Gestion de sessions & d’état
  Gérez les sessions utilisateurs et les informations d’état pour vos applications web, bots et microservices via des opérations clé-valeur rapides.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js et Windsurf sont installés.
2. Téléchargez ou clonez le dépôt.
3. Ajoutez le Serveur MCP Redis à votre configuration Windsurf.
4. Exemple de configuration JSON :

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

5. Sauvegardez la configuration, redémarrez Windsurf et vérifiez la connectivité.

Sécurisation des clés API

Utilisez un fichier .env basé sur .env.example pour stocker les identifiants Redis. Référencez ce fichier d’environnement dans votre configuration :

{
  "env": {
    "REDIS_HOST": "votrehote",
    "REDIS_PORT": "6379",
    "REDIS_PASSWORD": "votremotdepasse"
  }
}

Claude

1. Installez Claude Desktop si ce n’est pas déjà fait.
2. Téléchargez/clonez le dépôt.
3. Ouvrez les paramètres de Claude Desktop.
4. Ajoutez le serveur MCP avec :

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

5. Sauvegardez et redémarrez Claude Desktop.

Cursor

1. Vérifiez que Cursor est installé sur votre système.
2. Clonez le dépôt du Serveur MCP.
3. Dans la configuration de Cursor, ajoutez le serveur :

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

4. Redémarrez Cursor et validez l’intégration.

Cline

1. Installez Cline si ce n’est pas déjà fait.
2. Clonez le dépôt.
3. Ouvrez le fichier de configuration de Cline.
4. Ajoutez :

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

5. Sauvegardez et redémarrez Cline.

Sécurisation des clés API

Sur chaque plateforme, utilisez des variables d’environnement pour les identifiants comme ci-dessus.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, saisissez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "redis-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://votreserveurmcp.example/chemindu/mcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil et accéder à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “redis-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Notre avis

Le Serveur MCP Redis est robuste et bien documenté, exposant un large éventail de fonctionnalités Redis et respectant les conventions MCP pour les ressources et outils. L’absence de modèles de prompt et de fonctionnalités explicites comme sampling/roots réduit un peu la flexibilité, mais l’utilité globale reste élevée pour les usages de base clé-valeur en mémoire.

Score MCP

Note :
J’attribue à ce serveur MCP une note de 8 sur 10. Il est bien structuré, doté d’une documentation solide et d’un ensemble riche de ressources et d’outils. L’absence de modèles de prompt et de mention explicite de fonctionnalités avancées comme roots ou sampling laisse quelques lacunes pour des workflows MCP plus avancés.