
Redis MCP Server
Redis MCP Server łączy asystentów AI z bazami danych w pamięci zgodnymi z Redis, oferując bezproblemowe przechowywanie klucz-wartość, komunikację w czasie rzecz...
Zintegruj zarządzanie bazą danych Upstash w swoich przepływach AI. Serwer Upstash MCP umożliwia bezpośrednie operacje na Redisie, backupy i analitykę za pomocą poleceń w języku naturalnym lub automatycznych.
Upstash MCP (Model Context Protocol) Server działa jako pomost między asystentami AI a API Developera Upstash. Dzięki wdrożeniu standaryzowanego protokołu MCP umożliwia klientom AI wykonywanie szeregu zadań związanych z zarządzaniem bazami danych w chmurze za pomocą poleceń języka naturalnego lub programistycznych. Za pośrednictwem tego serwera LLM-y i inne narzędzia AI mogą tworzyć lub listować bazy Redis, zarządzać kluczami, uruchamiać backupy oraz analizować metryki takie jak przepustowość – bez potrzeby ręcznego przeglądania paneli chmurowych. Ta integracja usprawnia pracę deweloperów i pozwala agentom automatycznym lub konwersacyjnym na bezpośrednią interakcję z usługami serverless Upstash, podnosząc produktywność i umożliwiając zaawansowaną automatyzację zarządzania zasobami chmurowymi.
Brak szablonów promptów wymienionych w dostarczonej treści.
Brak szczegółowo opisanych zasobów w dostarczonej treści.
Nie znaleziono bezpośredniej listy narzędzi w dostarczonej treści ani w server.py. Na podstawie przykładów użycia serwer umożliwia prawdopodobnie takie działania jak:
Jednak bez kodu ani dokumentacji nie można potwierdzić tych funkcji jako odrębnych “narzędzi” w rozumieniu MCP.
npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/mcp-server --client windsurf
npx -y @upstash/mcp-server run <UPSTASH_EMAIL> <UPSTASH_API_KEY>
Przykładowy 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>
Przykładowy 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>
Przykładowy JSON:
{
"mcpServers": {
"upstash": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@upstash/mcp-server", "run", "<UPSTASH_EMAIL>", "<UPSTASH_API_KEY>"]
}
}
}
Brak szczegółowych instrukcji dla Cline w dostarczonej treści.
Aby zabezpieczyć klucze API, użyj zmiennych środowiskowych. Przykład:
{
"mcpServers": {
"upstash": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@upstash/mcp-server", "run"],
"env": {
"UPSTASH_EMAIL": "<UPSTASH_EMAIL>",
"UPSTASH_API_KEY": "<UPSTASH_API_KEY>"
}
}
}
}
Korzystanie z MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP z przepływem FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połączenia go z agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wprowadź dane swojego serwera MCP w formacie JSON:
{
"upstash": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po konfiguracji agent AI będzie mógł używać tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, by “upstash” zamienić na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Notatki |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Przegląd serwera Upstash MCP podany |
Lista promptów | ⛔ | Brak wymienionych szablonów promptów |
Lista zasobów | ⛔ | Brak wymienionych zasobów |
Lista narzędzi | ⛔ | Brak szczegółowej listy narzędzi, tylko opisane działania |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Pokazano wzorzec użycia zmiennych środowiskowych |
Sampling Support (mało istotne w ocenie) | ⛔ | Nie wspomniano |
Na podstawie powyższych tabel, serwer Upstash MCP zapewnia solidne instrukcje konfiguracji i jasny opis koncepcji, ale brakuje mu szczegółów dotyczących prymitywów MCP (prompty, zasoby, narzędzia, korzenie, sampling) w dokumentacji. Ogranicza to natychmiastowe wykorzystanie przy bardziej zaawansowanych integracjach MCP.
Ocena MCP: 5/10.
Serwer Upstash MCP jest łatwy do wdrożenia i dobrze opisany pod względem celu i wspieranych platform. Jednak brakuje w nim jednoznacznej dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów, udostępnianych narzędzi i zaawansowanych cech MCP (korzenie, sampling), które są kluczowe dla deweloperów chcących głębokiej integracji.
Ma LICENCJĘ | ✅ |
---|---|
Ma przynajmniej jedno narzędzie | ⛔ |
Liczba forków | 9 |
Liczba gwiazdek | 38 |
Serwer Upstash MCP zapewnia standaryzowany interfejs umożliwiający agentom AI interakcję z bazami danych Redis Upstash w trybie serverless. Pozwala na programowe lub konwersacyjne zarządzanie bazami danych, kluczami, backupami i analityką – wszystko przez protokół MCP.
Możesz tworzyć i listować bazy danych Redis, zarządzać kluczami, uruchamiać backupy oraz pobierać analitykę przepustowości korzystając z języka naturalnego lub kodu w przepływach opartych o AI.
Przechowuj swój email Upstash i klucz API jako zmienne środowiskowe w konfiguracji serwera MCP. Chroni to poufne dane przed ujawnieniem w kodzie i zmniejsza ryzyko przypadkowego wycieku.
Tak. W FlowHunt dodaj komponent MCP do przepływu, otwórz jego konfigurację i wpisz dane połączenia Upstash MCP w sekcji konfiguracji systemowej MCP. Dzięki temu Twój agent AI może korzystać ze wszystkich wspieranych funkcji Upstash.
Chociaż konfiguracja jest prosta, a główne funkcje wspierane, obecna dokumentacja nie opisuje dostępnych promptów MCP, zasobów czy zaawansowanych prymitywów. To może ograniczać zaawansowane integracje niestandardowe do czasu publikacji pełniejszej dokumentacji.
Automatyzuj zarządzanie bazą danych w chmurze i analitykę w swoich przepływach FlowHunt. Wykorzystaj moc Upstash poprzez polecenia sterowane AI dla maksymalnej produktywności.
Redis MCP Server łączy asystentów AI z bazami danych w pamięci zgodnymi z Redis, oferując bezproblemowe przechowywanie klucz-wartość, komunikację w czasie rzecz...
Serwer mcp-server-commands MCP łączy asystentów AI z bezpiecznym wykonywaniem poleceń systemowych, umożliwiając LLM-om interakcję z powłoką, automatyzację zadań...
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...