
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...
Integrer Upstash sky-databaseadministrasjon i dine AI-flyter. Upstash MCP Server muliggjør direkte Redis-operasjoner, sikkerhetskopier og analyser via naturlig språk eller automatiserte kommandoer.
Upstash MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Upstash Developer API. Ved å implementere den standardiserte MCP-protokollen, gjør den det mulig for AI-klienter å utføre en rekke sky-databaseadministrasjonsoppgaver via naturlig språk eller programmerbare kommandoer. Gjennom denne serveren kan LLM-er og andre AI-verktøy opprette eller liste Redis-databaser, administrere nøkler, utløse sikkerhetskopier og analysere målinger som gjennomstrømming—alt uten manuell navigering i sky-dashboard. Denne integrasjonen strømlinjeformer utvikleres arbeidsflyter og gir automatiserte eller samtalebaserte agenter mulighet til å samhandle direkte med Upstashs serverløse datatjenester, øker produktiviteten og muliggjør avansert automatisering av skyressursadministrasjon.
Ingen prompt-maler nevnt i det oppgitte innholdet.
Ingen eksplisitte ressurser er detaljert i det oppgitte innholdet.
Ingen direkte oversikt over verktøy funnet i det oppgitte innholdet eller server.py. Basert på brukseksemplene muliggjør serveren handlinger som:
Men uten direkte kode eller dokumentasjon, kan ikke disse bekreftes som egne “verktøy” i MCP-forstand.
npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/mcp-server --client windsurf
npx -y @upstash/mcp-server run <UPSTASH_EMAIL> <UPSTASH_API_KEY>
Eksempel-JSON:
{
"mcpServers": {
"upstash": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@upstash/mcp-server", "run", "<UPSTASH_EMAIL>", "<UPSTASH_API_KEY>"]
}
}
}
npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/mcp-server --client claude
npx @upstash/mcp-server init <UPSTASH_EMAIL> <UPSTASH_API_KEY>
Eksempel-JSON:
{
"mcpServers": {
"upstash": {
"command": "npx",
"args": ["@upstash/mcp-server", "init", "<UPSTASH_EMAIL>", "<UPSTASH_API_KEY>"]
}
}
}
npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/mcp-server --client cursor
npx -y @upstash/mcp-server run <UPSTASH_EMAIL> <UPSTASH_API_KEY>
Eksempel-JSON:
{
"mcpServers": {
"upstash": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@upstash/mcp-server", "run", "<UPSTASH_EMAIL>", "<UPSTASH_API_KEY>"]
}
}
}
Ingen spesifikke instruksjoner funnet for Cline i det oppgitte innholdet.
For å sikre API-nøkler, bruk miljøvariabler. Eksempel:
{
"mcpServers": {
"upstash": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@upstash/mcp-server", "run"],
"env": {
"UPSTASH_EMAIL": "<UPSTASH_EMAIL>",
"UPSTASH_API_KEY": "<UPSTASH_API_KEY>"
}
}
}
}
Bruk av MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i arbeidsflyten din i FlowHunt, begynn med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-formatet:
{
"upstash": {
"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 “upstash” til navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.
Seksjon | Tilgjengelig | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Upstash MCP Server-oversikt gitt |
Liste over Prompter | ⛔ | Ingen prompt-maler oppført |
Liste over Ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte ressurser nevnt |
Liste over Verktøy | ⛔ | Ingen detaljert verktøyliste, kun utledede handlinger |
Sikring av API-nøkler | ✅ | Mønster med miljøvariabler vist i oppsett |
Støtte for sampling (mindre viktig i evaluering) | ⛔ | Ikke nevnt |
Basert på tabellen over gir Upstash MCP Server solide oppsettsinstruksjoner og en tydelig konseptuell oversikt, men mangler detaljer om MCP-primitiver (prompter, ressurser, verktøy, røtter, sampling) i dokumentasjonen. Dette begrenser umiddelbar brukbarhet for mer avanserte MCP-integrasjoner.
MCP-score: 5/10.
Upstash MCP Server er enkel å sette opp og godt beskrevet med tanke på mål og støttede plattformer. Den mangler imidlertid eksplisitt dokumentasjon på prompter, ressurser, eksponerte verktøy og avanserte MCP-funksjoner (røtter, sampling), som er avgjørende for utviklere som ønsker dyp integrasjon.
Har lisens | ✅ |
---|---|
Har minst ett verktøy | ⛔ |
Antall forker | 9 |
Antall stjerner | 38 |
Upstash MCP Server tilbyr et standardisert grensesnitt for AI-agenter til å samhandle med Upstashs serverløse Redis-databaser. Det muliggjør programmessig eller samtalebasert administrasjon av databaser, nøkler, sikkerhetskopier og analyser – alt via MCP-protokollen.
Du kan opprette og liste Redis-databaser, administrere nøkler, utløse sikkerhetskopier og hente gjennomstrømmingsanalyser ved å bruke naturlig språk eller kode gjennom dine AI-drevne arbeidsflyter.
Lagre din Upstash-e-post og API-nøkkel som miljøvariabler i MCP-serverkonfigurasjonen. Dette holder sensitiv informasjon utenfor kodebasen og reduserer risikoen for utilsiktet eksponering.
Ja. I FlowHunt legger du til MCP-komponenten i flyten din, åpner konfigurasjonen og legger inn dine Upstash MCP-tilkoblingsdetaljer i systemets MCP-konfigurasjonsseksjon. Dette gjør at din AI-agent kan bruke alle støttede Upstash-funksjoner.
Selv om oppsettet er enkelt og kjernefunksjonene støttes, beskriver ikke dagens dokumentasjon tilgjengelige MCP-prompter, ressurser eller avanserte primitiver. Dette kan begrense avanserte tilpassede integrasjoner inntil mer dokumentasjon foreligger.
Automatiser sky-databaseadministrasjon og analyser i dine FlowHunt-arbeidsflyter. Utnytt kraften i Upstash med AI-drevne kommandoer for maksimal produktivitet.
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...
Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...
Unleash MCP Server knytter AI-assistenter og LLM-applikasjoner til Unleash Feature Toggle-systemet, og muliggjør automatisert håndtering av feature-flagg, prosj...