Redis Cloud API MCP 서버

“Redis Cloud API” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Redis Cloud API MCP 서버는 AI 어시스턴트와 MCP 클라이언트가 자연어를 통해 Redis Cloud 리소스와 상호작용할 수 있게 해주는 Model Context Protocol(MCP) 구현체입니다. 대형 언어 모델(LLM)과 Redis Cloud API 사이의 브릿지 역할을 하며, 개발자는 개발 도구 내에서 계정, 구독, 데이터베이스 관리뿐만 아니라 작업 모니터링, 리소스 설정까지 할 수 있습니다. 데이터베이스 프로비저닝, 계정 상태 확인, 클라우드 제공자 옵션 설정 등 복잡한 클라우드 관리 작업을 자동화하여, AI 기반 워크플로우를 사용하는 개발자에게 Redis Cloud 작업을 더욱 쉽고 효율적으로 만들어줍니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 명시적인 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

• 계정 정보: 결제 수단 및 설정 등 현재 Redis Cloud 계정 정보를 제공합니다.
• 구독 데이터: Pro 및 Essential 구독 데이터를 페이징 및 상세 쿼리 지원과 함께 제공합니다.
• 데이터베이스 모듈: 사용자의 계정에서 지원되는 Redis 모듈 및 기능 목록을 제공합니다.
• 작업 상태: 배포 상태, 구독 변경 등 진행 중이거나 과거의 작업 정보를 반환합니다.

도구 목록

• get_current_account: 현재 Redis Cloud 계정 정보를 조회합니다.
• get_current_payment_methods: 계정에 연결된 모든 결제 수단을 나열합니다.
• get_pro_subscriptions: 모든 Pro 구독을 나열합니다.
• create_pro_subscription: 설정 가능한 옵션과 함께 새 Pro 구독을 생성합니다.
• get_essential_subscriptions: 모든 Essential 구독을 페이징하여 나열합니다.
• get_essential_subscription_by_id: 특정 Essential 구독에 대한 정보를 조회합니다.
• create_essential_subscription: 새 Essential 구독을 생성합니다.
• delete_essential_subscription: Essential 구독을 삭제합니다.
• get_database_modules: Redis 모듈 및 데이터베이스 기능을 나열합니다.
• get_pro_plans_regions: 클라우드 제공자 전역에서 사용 가능한 리전을 조회합니다.
• get_essentials_plans: 사용 가능한 Essential 구독 플랜을 나열합니다.
• get_tasks: 모든 현재 작업을 나열합니다.
• get_task_by_id: 특정 작업의 상세 정보를 조회합니다.

MCP 서버 활용 예시

• 계정 관리: 계정 및 결제 정보를 신속하게 조회하여 개발자의 관리 업무를 간소화합니다.
• 구독 라이프사이클: Pro 및 Essential 구독의 생성, 목록화, 삭제를 자동화하여 Redis Cloud 환경 관리의 수작업 단계를 줄입니다.
• 데이터베이스 프로비저닝: 개발자가 IDE나 AI 어시스턴트에서 모듈 선택, 영속성, 네트워킹 등 신규 Redis 데이터베이스를 생성 및 설정할 수 있습니다.
• 클라우드 제공자 플래닝: AWS, GCP, Azure 전역의 사용 가능한 리전, 가격, 네트워킹 옵션을 쉽게 조회하여 배포 계획 및 리소스 최적화에 도움을 줍니다.
• 작업 모니터링: 배포, 구독 변경 또는 업데이트의 진행 상황을 작업 목록 및 쿼리로 추적하여 클라우드 운영의 가시성과 제어를 향상시킵니다.

설정 방법

Windsurf

Windsurf 플랫폼에 대한 명시적인 설정 지침은 제공되지 않습니다.

Claude

1. 패키지 빌드:

   npm run build
   

2. Claude Desktop 설정을 열고 Developer 탭(Developer Mode 활성화)으로 이동합니다.
3. “Edit config"를 클릭하고 claude_desktop_config.json을 엽니다.
4. MCP 서버 구성을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-redis-cloud": {
         "command": "node",
         "args": ["--experimental-fetch", "<absolute_path_to_project_root>/dist/index.js"],
         "env": {
           "API_KEY": "<redis_cloud_api_key>",
           "SECRET_KEY": "<redis_cloud_api_secret_key>"
         }
       }
     }
   }
   

5. Claude Desktop을 재시작하여 서버를 활성화하세요.

API 키 보안: 환경 변수로 API 키를 공급하기 위해 구성의 env 섹션을 사용하세요.

Cursor

1. 패키지 빌드:

   npm run build
   

2. Cursor 설정을 열고 MCP 탭에서 “Add new global MCP Server"를 클릭합니다.
3. 자동으로 열리는 mcp.json 파일을 다음과 같이 업데이트하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-redis-cloud": {
         "command": "node",
         "args": ["--experimental-fetch", "<absolute_path_to_project_root>/dist/index.js"],
         "env": {
           "API_KEY": "<redis_cloud_api_key>",
           "SECRET_KEY": "<redis_cloud_api_secret_key>"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.

API 키 보안: 민감한 데이터는 env 속성을 통해 관리하세요.

Cline

Cline 플랫폼에 대한 명시적인 설정 지침은 제공되지 않습니다.

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에서 다음과 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 사용하여 모든 기능과 역량을 활용할 수 있습니다. “mcp-redis-cloud"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 실제 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

Roots 지원: 언급 없음

위 표 기준으로 Redis Cloud API MCP 서버는 7.5/10의 점수를 줄 수 있습니다. 문서화가 잘 되어 있고, 풍부한 기능과 오픈소스, 명확한 API 키 관리 방식을 제공하지만, 프롬프트 템플릿, 샘플링, roots, Windsurf/Cline 설정에 대한 명시적 정보가 부족합니다.

MCP 점수