Redis MCP Server

Co robi serwer “Redis” MCP?

Redis MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do ułatwiania płynnej interakcji między asystentami AI a bazami danych w pamięci zgodnymi z Redis, takimi jak Redis Server czy AWS Memory DB. Działając jako most, umożliwia workflow AI wykonywanie operacji przechowywania klucz-wartość, zarządzanie danymi w cache oraz programowe wykonywanie różnych zadań bazodanowych. Eksponując zasoby i narzędzia przez standaryzowane endpointy MCP, Redis MCP Server umożliwia zadania takie jak zapytania do bazy, zarządzanie listami, hashami i zbiorami, a nawet komunikację Pub/Sub w czasie rzeczywistym. Dzięki temu deweloperzy i agenci AI mogą integrować szybkie, skalowalne przechowywanie i pobieranie danych do swoich aplikacji, zwiększając wydajność i umożliwiając zaawansowaną automatyzację w workflow deweloperskich.

Lista promptów

W repozytorium nie podano wyraźnych szablonów promptów.

Lista zasobów

• redis://status
  Udostępnia aktualny status połączenia z serwerem Redis, w tym informacje o hoście, porcie i bazie danych.

• redis://info
  Udostępnia ogólne informacje o podłączonym serwerze Redis, takie jak wersja serwera i szczegóły konfiguracji.

• redis://keys/{pattern}
  Wypisuje wszystkie klucze w bazie Redis pasujące do podanego wzorca, przydatne do przeglądania lub wyszukiwania przechowywanych danych.

Lista narzędzi

• get_value
  Pobiera wartość powiązaną z określonym kluczem w bazie Redis.
• set_value
  Zapisuje wartość pod określonym kluczem, z opcjonalnym wsparciem wygaśnięcia.
• delete_key
  Usuwa wskazany klucz z bazy.
• increment
  Atomowo zwiększa wartość numeryczną klucza.
• list_push
  Dodaje jeden lub więcej elementów do struktury danych typu lista.
• list_range
  Pobiera zakres wartości z listy.
• hash_set
  Ustawia jedno lub więcej pól w hashu.
• hash_get
  Pobiera jedno lub więcej pól z hasha.
• set_add
  Dodaje jednego lub więcej członków do zbioru.
• set_members
  Pobiera wszystkich członków zbioru.
• publish_message
  Publikuje wiadomość na określonym kanale przy użyciu Redis Pub/Sub.

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Zarządzanie i monitoring baz danych
  Agenci AI i deweloperzy mogą monitorować status połączenia, sprawdzać informacje o serwerze i zarządzać kluczami, zapewniając solidną administrację i kontrolę kondycji bazy.

• Dynamiczne cachowanie dla aplikacji
  Integruj szybkie, sterowane przez AI cachowanie w pamięci dla aplikacji webowych i backendowych, umożliwiając tymczasowe przechowywanie i pobieranie często używanych danych.

• Komunikacja w czasie rzeczywistym
  Wykorzystaj możliwości Pub/Sub do budowy chatbotów, systemów powiadomień lub środowisk współpracy działających w czasie rzeczywistym na bazie komunikatów Redis.

• Automatyzacja workflow
  Automatyzuj pobieranie, transformację i przechowywanie danych za pomocą narzędzi MCP (listy, hashe, zbiory), przyspieszając zadania ETL i pipeline’y danych AI.

• Zarządzanie sesją i stanem
  Zarządzaj sesjami użytkowników i informacjami o stanie dla aplikacji webowych, botów i mikrousług przez szybkie operacje klucz-wartość.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js i Windsurf są zainstalowane.
2. Pobierz lub sklonuj repozytorium.
3. Dodaj Redis MCP Server do konfiguracji Windsurf.
4. Przykładowa konfiguracja JSON:

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

5. Zapisz konfigurację, zrestartuj Windsurf i sprawdź połączenie.

Zabezpieczanie kluczy API

Użyj pliku .env wzorowanego na .env.example, aby przechowywać poświadczenia Redis. Odnoś się do pliku środowiskowego w konfiguracji:

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

Claude

1. Zainstaluj Claude Desktop, jeśli nie jest obecny.
2. Pobierz/sklonuj repozytorium.
3. Otwórz ustawienia Claude Desktop.
4. Dodaj serwer MCP używając:

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

5. Zapisz i zrestartuj Claude Desktop.

Cursor

1. Upewnij się, że Cursor jest zainstalowany.
2. Sklonuj repozytorium MCP Server.
3. W konfiguracji Cursor dodaj serwer:

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

4. Zrestartuj Cursor i sprawdź integrację.

Cline

1. Zainstaluj Cline, jeśli jeszcze nie jest.
2. Sklonuj repozytorium.
3. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
4. Wstaw:

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

5. Zapisz i zrestartuj Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

Na każdej platformie używaj zmiennych środowiskowych do poświadczeń jak wyżej.

Jak korzystać z tego MCP we flow

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP używając tego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może teraz korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “redis-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

Nasza opinia

Redis MCP Server jest solidny i dobrze udokumentowany, udostępnia szeroką gamę funkcji Redis i przestrzega konwencji MCP dotyczących zasobów i narzędzi. Brak szablonów promptów oraz jawnych funkcji sampling/roots nieco zmniejsza elastyczność, ale ogólna użyteczność dla zastosowań klucz-wartość w pamięci jest bardzo wysoka.

Ocena MCP

Ocena:
Oceniam ten serwer MCP na 8 na 10. Jest dobrze zorganizowany, posiada solidną dokumentację oraz bogaty zestaw zasobów i narzędzi. Brak szablonów promptów i wyraźnych wzmiankowań o zaawansowanych funkcjach, takich jak roots czy sampling, pozostawia pewne luki dla najbardziej wymagających workflow MCP.