Redis MCP Server

Hva gjør “Redis” MCP Server?

Redis MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server laget for å muliggjøre sømløs interaksjon mellom AI-assistenter og Redis-kompatible minnedatabaser som Redis Server og AWS Memory DB. Den fungerer som en bro som lar AI-drevne arbeidsflyter utføre nøkkel-verdi-lagringsoperasjoner, håndtere bufret data og utføre en rekke databaseoppgaver programmessig. Ved å eksponere ressurser og verktøy gjennom standardiserte MCP-endepunkter gjør Redis MCP Server det mulig å utføre oppgaver som å spørre databasen, administrere lister, hasher og sett, samt sanntids Pub/Sub-meldinger. Dette gir utviklere og AI-agenter muligheten til å integrere rask, skalerbar minnelagring og uthenting i sine applikasjoner, øker ytelsen og muliggjør avansert automatisering i utviklingsprosesser.

Liste over prompt-maler

Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i repositoriet.

Liste over ressurser

• redis://status
  Gir gjeldende tilkoblingsstatus til Redis-serveren, inkludert vert, port og databaseinformasjon.

• redis://info
  Viser generell informasjon om den tilkoblede Redis-serveren, slik som serverversjon og konfigurasjonsdetaljer.

• redis://keys/{pattern}
  Lister opp alle nøkler i Redis-databasen som matcher et angitt mønster – nyttig for å bla gjennom eller søke i lagrede data.

Liste over verktøy

• get_value
  Henter verdien tilknyttet en spesifikk nøkkel i Redis-databasen.
• set_value
  Lagrer en verdi under en gitt nøkkel, med valgfri utløpstid.
• delete_key
  Sletter en angitt nøkkel fra databasen.
• increment
  Øker den numeriske verdien til en nøkkel atomisk.
• list_push
  Legger til én eller flere verdier i en liste-datastruktur.
• list_range
  Henter et område av verdier fra en liste.
• hash_set
  Skriv én eller flere felt i en hash.
• hash_get
  Henter ett eller flere felt fra en hash.
• set_add
  Legger til ett eller flere medlemmer i et sett.
• set_members
  Henter alle medlemmer av et sett.
• publish_message
  Publiserer en melding til en angitt kanal via Redis Pub/Sub.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Databasestyring og overvåkning
  AI-agenter og utviklere kan overvåke tilkoblingsstatus, inspisere serverinformasjon og administrere nøkler, noe som gir solid databaseadministrasjon og helsesjekk.

• Dynamisk caching for applikasjoner
  Integrer rask, AI-drevet caching i minnet for web- og backendapplikasjoner, og muliggjør midlertidig lagring og uthenting av ofte brukte data.

• Sanntidsmeldinger
  Bruk Pub/Sub-egenskaper til å bygge sanntids chatboter, varslingssystemer eller samarbeidsmiljøer drevet av Redis-meldinger.

• Arbeidsflytautomatisering
  Automatiser datainntak, transformasjon og lagringsoperasjoner via MCP-verktøy (lister, hasher, sett), noe som gir raskere ETL og AI-datapipeline-oppgaver.

• Sesjons- og tilstandshåndtering
  Håndter brukersesjoner og tilstandsinformasjon for webapper, roboter og mikrotjenester med raske nøkkel-verdi-operasjoner.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js og Windsurf er installert.
2. Last ned eller klon repositoriet.
3. Legg til Redis MCP Server i Windsurf-konfigurasjonen din.
4. Eksempel på JSON-konfigurasjon:

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

5. Lagre konfigurasjonen, start Windsurf på nytt, og sjekk tilkoblingen.

Sikring av API-nøkler

Bruk en .env-fil modellert etter .env.example for å lagre Redis-legitimasjon. Referer til miljøfilen i konfigurasjonen din:

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

Claude

1. Installer Claude Desktop hvis det ikke allerede er installert.
2. Last ned/klon repositoriet.
3. Åpne innstillingene i Claude Desktop.
4. Legg til MCP-serveren med:

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

5. Lagre og start Claude Desktop på nytt.

Cursor

1. Sørg for at Cursor er installert på systemet ditt.
2. Klon MCP Server-repositoriet.
3. I Cursors konfigurasjon, legg til serveren:

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

4. Start Cursor på nytt og valider integrasjonen.

Cline

1. Installer Cline om det ikke allerede er gjort.
2. Klon repositoriet.
3. Åpne Clines konfigurasjonsfil.
4. Sett inn:

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

5. Lagre og start Cline på nytt.

Sikring av API-nøkler

Bruk miljøvariabler for legitimasjon på hver plattform som vist over.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “redis-mcp” til navnet på din faktiske MCP-server, og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår mening

Redis MCP Server er robust og tydelig dokumentert, og eksponerer et bredt utvalg av Redis-funksjonaliteter samt følger MCP-konvensjoner for ressurser og verktøy. Mangelen på prompt-maler og eksplisitt sampling/roots-funksjonalitet trekker fleksibiliteten litt ned, men den samlede nytten er høy for nøkkel-verdi-bruksområder i minnet.

MCP-score

Vurdering:
Jeg vil gi denne MCP-serveren 8 av 10. Den er godt strukturert, med solid dokumentasjon og et sterkt sett med ressurser og verktøy. Fravær av prompt-maler og eksplisitt omtale av avanserte funksjoner som roots eller sampling etterlater noen hull for mer avanserte MCP-arbeidsflyter.