Redis MCP 서버

“Redis” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Redis MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Redis Server, AWS Memory DB 등의 Redis 호환 인메모리 데이터베이스 간의 원활한 상호작용을 돕기 위해 설계된 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 브릿지 역할을 하여 AI 기반 워크플로우가 키-값 저장, 캐시 데이터 관리, 다양한 데이터베이스 작업을 프로그래밍 방식으로 수행할 수 있게 합니다. 표준화된 MCP 엔드포인트를 통해 리소스 및 도구를 제공하여, 데이터베이스 질의, 리스트·해시·집합 관리, 실시간 Pub/Sub 메시징 등 다양한 작업이 가능합니다. 이를 통해 개발자와 AI 에이전트는 빠르고 확장성 높은 인메모리 저장/검색 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있으며, 개발 워크플로우의 성능 향상과 고급 자동화가 가능합니다.

프롬프트 목록

저장소에 명시된 프롬프트 템플릿은 없습니다.

리소스 목록

• redis://status
  Redis 서버의 현재 연결 상태(호스트, 포트, 데이터베이스 정보 포함)를 제공합니다.

• redis://info
  연결된 Redis 서버의 버전 및 구성 정보 등 기본 정보를 노출합니다.

• redis://keys/{pattern}
  지정한 패턴과 일치하는 Redis 데이터베이스의 모든 키 목록을 제공합니다. 저장 데이터 탐색이나 검색에 유용합니다.

도구 목록

• get_value
  Redis 데이터베이스에서 특정 키에 할당된 값을 조회합니다.
• set_value
  지정 키에 값을 저장하며, 만료 시간도 선택적으로 설정할 수 있습니다.
• delete_key
  데이터베이스에서 지정한 키를 삭제합니다.
• increment
  지정 키의 숫자 값을 원자적으로 증가시킵니다.
• list_push
  리스트 자료구조에 하나 이상의 값을 추가합니다.
• list_range
  리스트에서 지정 구간의 값을 조회합니다.
• hash_set
  해시 내 하나 이상의 필드를 설정합니다.
• hash_get
  해시에서 하나 이상의 필드를 조회합니다.
• set_add
  집합에 멤버를 추가합니다.
• set_members
  집합의 모든 멤버를 조회합니다.
• publish_message
  Redis Pub/Sub를 사용해 지정 채널에 메시지를 발행합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 데이터베이스 관리 및 모니터링
  AI 에이전트와 개발자는 연결 상태 모니터링, 서버 정보 확인, 키 관리가 가능하여 견고한 데이터베이스 관리 및 상태 점검이 가능합니다.

• 애플리케이션을 위한 동적 캐싱
  웹이나 백엔드 애플리케이션에 AI 기반 초고속 인메모리 캐시를 통합하여, 자주 참조되는 데이터를 임시 저장/조회할 수 있습니다.

• 실시간 메시징
  Pub/Sub 기능을 활용해 실시간 챗봇, 알림 시스템, 협업 환경 등 Redis 메시징 기반의 실시간 서비스를 구축할 수 있습니다.

• 워크플로우 자동화
  리스트, 해시, 집합 등 MCP 도구를 통해 데이터 유입, 변환, 저장 작업을 자동화하여 ETL·AI 데이터 파이프라인을 가속화합니다.

• 세션 및 상태 관리
  웹 앱, 봇, 마이크로서비스의 사용자 세션 및 상태 정보를 신속한 키-값 연산으로 관리할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 Windsurf가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 저장소를 다운로드 또는 클론하세요.
3. Windsurf 구성에 Redis MCP 서버를 추가하세요.
4. 예시 JSON 구성:

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

5. 구성 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작한 뒤 연결 상태를 확인하세요.

API 키 보안

.env.example을 참고하여 .env 파일에 Redis 인증 정보를 보관하세요. 환경 변수 파일을 구성에 참조합니다:

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

Claude

1. Claude Desktop을 설치하세요.
2. 저장소를 다운로드/클론하세요.
3. Claude Desktop 설정을 엽니다.
4. MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:

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

5. 저장 후 Claude Desktop을 재시작하세요.

Cursor

1. 시스템에 Cursor가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. MCP 서버 저장소를 클론하세요.
3. Cursor 구성에 서버를 다음과 같이 추가하세요:

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

4. Cursor를 재시작하고 통합이 잘 되었는지 확인하세요.

Cline

1. Cline을 설치하세요.
2. 저장소를 클론하세요.
3. Cline의 구성 파일을 엽니다.
4. 다음을 삽입하세요:

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

5. 저장 후 Cline을 재시작하세요.

API 키 보안

각 플랫폼에서 위와 같이 환경 변수를 사용해 인증 정보를 관리하세요.

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP 서버의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. “redis-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 주소로 변경하세요.

요약

평가

Redis MCP 서버는 견고하고 명확한 문서화가 되어 있으며, 다양한 Redis 기능을 노출하고 MCP의 리소스/도구 표준을 잘 따릅니다. 프롬프트 템플릿과 샘플링/roots 등 고급 기능이 명시적으로 언급되지 않아 약간의 유연성 저하가 있으나, 인메모리 키-값 활용에서는 전반적으로 높은 효용성을 보여줍니다.

MCP 점수

평가:
이 MCP 서버는 10점 만점에 8점을 주고 싶습니다. 구조가 잘 잡혀 있고, 문서화도 훌륭하며, 리소스 및 도구 세트가 강력합니다. 프롬프트 템플릿과 roots·샘플링 등 고급 기능 언급이 부족한 점이 아쉽지만, 기본 인메모리 키-값 워크플로우에는 매우 적합합니다.