Redis MCPサーバー

「Redis」MCPサーバーは何をするもの？

Redis MCPサーバーは、AIアシスタントとRedisサーバーやAWS Memory DBなどのRedis互換インメモリデータベース間のシームレスな連携を実現するために設計されたモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。ブリッジとして機能し、AI駆動ワークフローがキー・バリュー型ストレージ操作、キャッシュデータの管理、多様なデータベースタスクをプログラム的に実行できるようにします。標準化されたMCPエンドポイントを通じてリソースやツールを提供し、データベースのクエリ、リストやハッシュ、セットの管理、さらにはリアルタイムのPub/Subメッセージングまで対応します。これにより、開発者やAIエージェントは、高速でスケーラブルなインメモリストレージと検索機能をアプリケーションに組み込むことができ、パフォーマンス向上と高度な自動化が可能になります。

プロンプト一覧

リポジトリ内に明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

• redis://status
  Redisサーバーへの現時点での接続状況（ホスト、ポート、データベース情報など）を提供します。

• redis://info
  接続中のRedisサーバーに関する一般情報（サーバーバージョンや設定内容）を開示します。

• redis://keys/{pattern}
  指定パターンに一致するRedis内のすべてのキーをリストアップし、保存データの閲覧や検索に役立ちます。

ツール一覧

• get_value
  指定したキーに関連付けられた値を取得します。
• set_value
  指定キーに値を保存し、オプションで有効期限も設定可能です。
• delete_key
  データベースから指定キーを削除します。
• increment
  キーの数値値をアトミックにインクリメントします。
• list_push
  リスト構造に1つ以上の値を追加します。
• list_range
  リストから範囲指定で値を取得します。
• hash_set
  ハッシュ内の1つ以上のフィールドを設定します。
• hash_get
  ハッシュから1つ以上のフィールドを取得します。
• set_add
  セットに1つ以上のメンバーを追加します。
• set_members
  セット内のすべてのメンバーを取得します。
• publish_message
  RedisのPub/Sub機能を使い、指定チャンネルへメッセージを配信します。

このMCPサーバーのユースケース

• データベース管理 & 監視
  AIエージェントや開発者が接続状況の監視、サーバー情報の確認、キー管理を行え、堅牢なデータベース管理やヘルスチェックが可能です。

• アプリケーション用動的キャッシュ
  ウェブやバックエンドアプリのために、高速なAI駆動インメモリキャッシュを統合し、頻繁にアクセスするデータの一時保存・取得を実現します。

• リアルタイムメッセージング
  Pub/Sub機能を活用し、リアルタイムチャットボットや通知システム、協調作業環境など、Redisメッセージングを基盤にしたシステムを構築できます。

• ワークフロー自動化
  MCPツール（リスト、ハッシュ、セット）を通じて、データ取り込み・変換・保存操作を自動化し、ETLやAIデータパイプラインを加速します。

• セッション & 状態管理
  高速なキー・バリュー型操作で、ウェブアプリやボット、マイクロサービスのユーザーセッションや状態情報を管理します。

セットアップ手順

Windsurf

1. Node.jsとWindsurfがインストールされていることを確認します。
2. リポジトリをダウンロードまたはクローンします。
3. Windsurfの設定にRedis MCPサーバーを追加します。
4. 例：JSON設定

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

5. 設定を保存し、Windsurfを再起動して接続を確認します。

APIキーのセキュリティ

Redis認証情報は.env.exampleを参考に.envファイルへ保存します。設定で環境ファイルを参照します:

{
  "env": {
    "REDIS_HOST": "yourhost",
    "REDIS_PORT": "6379",
    "REDIS_PASSWORD": "yourpassword"
  }
}

Claude

1. Claude Desktopが未導入の場合はインストールします。
2. リポジトリをダウンロードまたはクローンします。
3. Claude Desktopの設定画面を開きます。
4. MCPサーバーを以下のように追加します:

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

5. 保存後、Claude Desktopを再起動します。

Cursor

1. Cursorがインストールされていることを確認します。
2. MCPサーバーリポジトリをクローンします。
3. Cursorの設定ファイルにサーバーを追加します:

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

4. Cursorを再起動し、連携を確認します。

Cline

1. まだインストールしていない場合はClineを導入します。
2. リポジトリをクローンします。
3. Clineの設定ファイルを開きます。
4. 下記内容を挿入します:

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

5. 保存してClineを再起動します。

APIキーのセキュリティ

各プラットフォームで、上記例のように環境変数で認証情報を管理してください。

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローでMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します：

MCPコンポーネントをクリックし、設定パネルを開きます。システムMCP設定欄に、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します：

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

設定が終わると、AIエージェントはこのMCPのすべての機能やツールにアクセスできます。なお、「redis-mcp」は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

評価

Redis MCPサーバーは堅牢かつ明確にドキュメント化されており、幅広いRedis機能を公開し、リソース・ツールともにMCPの慣例に従っています。プロンプトテンプレートや明示的なサンプリング/roots機能がない点は柔軟性としてやや減点ですが、インメモリキー・バリュー用途としては全体的に高い実用性があります。

MCPスコア

評価:
このMCPサーバーは10点満点中8点と評価します。構成が良く、ドキュメントもしっかりしており、リソースとツールの充実度が高いです。プロンプトテンプレートやroots/サンプリングなど高度な機能が明記されていない点で、より高度なMCPワークフローに向けた余地が残っています。