Redis MCP Server

Cosa fa il “Redis” MCP Server?

Il Redis MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per facilitare un’interazione senza soluzione di continuità tra assistenti AI e database in-memory compatibili con Redis, come Redis Server e AWS Memory DB. Agendo da ponte, consente ai flussi di lavoro guidati dall’AI di eseguire operazioni di archiviazione key-value, gestire dati in cache ed eseguire vari compiti database in modo programmato. Espone risorse e strumenti tramite endpoint MCP standardizzati, permettendo attività quali interrogazione del database, gestione di liste, hash e set, e persino messaggistica Pub/Sub in tempo reale. Questo consente a sviluppatori e agenti AI di integrare archiviazione e recupero dati in-memory veloci e scalabili nelle loro applicazioni, migliorando le prestazioni e abilitando automazione avanzata nei flussi di sviluppo.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt esplicito è menzionato nel repository.

Elenco delle Risorse

• redis://status
  Fornisce lo stato attuale della connessione al server Redis, inclusi host, porta e informazioni sul database.

• redis://info
  Espone informazioni generali sul server Redis connesso, come versione e dettagli di configurazione.

• redis://keys/{pattern}
  Elenca tutte le chiavi nel database Redis che corrispondono a uno specifico pattern, utile per sfogliare o cercare dati memorizzati.

Elenco degli Strumenti

• get_value
  Recupera il valore associato a una chiave specifica nel database Redis.
• set_value
  Salva un valore sotto una data chiave, con supporto opzionale alla scadenza.
• delete_key
  Elimina una chiave specificata dal database.
• increment
  Incrementa atomicamente il valore numerico di una chiave.
• list_push
  Inserisce uno o più valori in una struttura dati lista.
• list_range
  Recupera un intervallo di valori da una lista.
• hash_set
  Imposta uno o più campi in un hash.
• hash_get
  Recupera uno o più campi da un hash.
• set_add
  Aggiunge uno o più membri a un set.
• set_members
  Recupera tutti i membri di un set.
• publish_message
  Pubblica un messaggio su un canale specificato utilizzando Redis Pub/Sub.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Gestione & Monitoraggio Database
  Agenti AI e sviluppatori possono monitorare lo stato della connessione, ispezionare le informazioni del server e gestire le chiavi, abilitando un’amministrazione solida del database e controlli di salute.

• Caching Dinamico per Applicazioni
  Integra caching in-memory veloce, guidato da AI, per applicazioni web e backend, consentendo archiviazione temporanea e recupero di dati frequentemente utilizzati.

• Messaggistica in Tempo Reale
  Sfrutta le capacità Pub/Sub per costruire chatbot in tempo reale, sistemi di notifica o ambienti collaborativi alimentati dalla messaggistica Redis.

• Automazione dei Flussi di Lavoro
  Automatizza operazioni di ingestione dati, trasformazione e archiviazione tramite strumenti MCP (liste, hash, set), accelerando i compiti ETL e le pipeline dati AI.

• Gestione Sessioni & Stato
  Gestisci sessioni utente e informazioni di stato per web app, bot e microservizi tramite rapide operazioni key-value.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js e Windsurf siano installati.
2. Scarica o clona il repository.
3. Aggiungi Redis MCP Server alla configurazione di Windsurf.
4. Esempio di configurazione JSON:

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

5. Salva la configurazione, riavvia Windsurf e verifica la connettività.

Mettere in Sicurezza le Chiavi API

Usa un file .env modellato su .env.example per memorizzare le credenziali Redis. Fai riferimento al file di ambiente nella tua configurazione:

{
  "env": {
    "REDIS_HOST": "tuohost",
    "REDIS_PORT": "6379",
    "REDIS_PASSWORD": "tuapassword"
  }
}

Claude

1. Installa Claude Desktop se non presente.
2. Scarica/clona il repository.
3. Apri le impostazioni di Claude Desktop.
4. Aggiungi il MCP Server utilizzando:

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

5. Salva e riavvia Claude Desktop.

Cursor

1. Assicurati che Cursor sia installato sul tuo sistema.
2. Clona il repository MCP Server.
3. Nella configurazione di Cursor, aggiungi il server:

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

4. Riavvia Cursor e valida l’integrazione.

Cline

1. Installa Cline se non già fatto.
2. Clona il repository.
3. Apri il file di configurazione di Cline.
4. Inserisci:

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

5. Salva e riavvia Cline.

Mettere in Sicurezza le Chiavi API

Su ogni piattaforma, usa variabili d’ambiente per le credenziali come mostrato sopra.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzare MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “redis-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

Redis MCP Server è robusto e ben documentato, espone una vasta gamma di funzionalità Redis e segue le convenzioni MCP per risorse e strumenti. L’assenza di template di prompt e funzioni di sampling/roots esplicite riduce leggermente la flessibilità, ma l’utilità generale resta alta per gli use case key-value in-memory.

Punteggio MCP

Valutazione:
Darei a questo MCP server un 8 su 10. È ben strutturato, con una documentazione solida e una buona gamma di risorse e strumenti. L’assenza di template di prompt e di menzione esplicita di funzioni avanzate come roots o sampling lascia qualche lacuna per workflow MCP più avanzati.