Servidor Redis MCP

O que o “Servidor Redis MCP” faz?

O Servidor Redis MCP é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para facilitar a interação fluida entre assistentes de IA e bancos de dados em memória compatíveis com Redis, como o Redis Server e o AWS Memory DB. Atuando como uma ponte, permite que fluxos de trabalho orientados por IA realizem operações de armazenamento chave-valor, gerenciem dados em cache e executem diversas tarefas de banco de dados de forma programática. Ao expor recursos e ferramentas via endpoints MCP padronizados, o Servidor Redis MCP possibilita tarefas como consulta ao banco de dados, gerenciamento de listas, hashes e conjuntos, e até mesmo mensagens em tempo real via Pub/Sub. Isso capacita desenvolvedores e agentes de IA a integrarem armazenamento em memória rápido e escalável aos seus aplicativos, aumentando a performance e viabilizando automação avançada em fluxos de desenvolvimento.

Lista de Prompts

Não há modelos de prompts explícitos mencionados no repositório.

Lista de Recursos

• redis://status
  Fornece o status atual da conexão com o servidor Redis, incluindo informações de host, porta e banco de dados.

• redis://info
  Exibe informações gerais sobre o servidor Redis conectado, como versão e detalhes de configuração.

• redis://keys/{pattern}
  Lista todas as chaves no banco de dados Redis que correspondem a um padrão especificado, útil para navegação ou busca de dados armazenados.

Lista de Ferramentas

• get_value
  Recupera o valor associado a uma chave específica no banco de dados Redis.
• set_value
  Armazena um valor sob uma chave determinada, com suporte opcional a expiração.
• delete_key
  Remove uma chave específica do banco de dados.
• increment
  Incrementa de forma atômica o valor numérico de uma chave.
• list_push
  Adiciona um ou mais valores a uma estrutura de dados do tipo lista.
• list_range
  Recupera um intervalo de valores de uma lista.
• hash_set
  Define um ou mais campos em um hash.
• hash_get
  Recupera um ou mais campos de um hash.
• set_add
  Adiciona um ou mais membros a um conjunto.
• set_members
  Recupera todos os membros de um conjunto.
• publish_message
  Publica uma mensagem em um canal especificado usando o Pub/Sub do Redis.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gerenciamento e Monitoramento de Banco de Dados
  Agentes de IA e desenvolvedores podem monitorar o status da conexão, inspecionar informações do servidor e gerenciar chaves, proporcionando uma administração robusta e checagem de integridade do banco.

• Cache Dinâmico para Aplicações
  Integre cache em memória rápido, orientado por IA, para aplicações web e back-end, permitindo o armazenamento temporário e a recuperação de dados de acesso frequente.

• Mensagens em Tempo Real
  Utilize as capacidades de Pub/Sub para criar chatbots em tempo real, sistemas de notificação ou ambientes colaborativos baseados em mensagens Redis.

• Automação de Fluxos de Trabalho
  Automatize operações de ingestão, transformação e armazenamento de dados através das ferramentas MCP (listas, hashes, conjuntos), acelerando tarefas de ETL e pipelines de dados de IA.

• Gerenciamento de Sessão e Estado
  Gerencie sessões de usuário e informações com estado para aplicações web, bots e microsserviços via operações rápidas de chave-valor.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que Node.js e Windsurf estão instalados.
2. Baixe ou clone o repositório.
3. Adicione o Servidor Redis MCP à configuração do Windsurf.
4. Exemplo de configuração JSON:

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

5. Salve a configuração, reinicie o Windsurf e verifique a conectividade.

Protegendo as Chaves de API

Use um arquivo .env baseado no .env.example para armazenar as credenciais do Redis. Referencie o arquivo de ambiente na sua configuração:

{
  "env": {
    "REDIS_HOST": "seuhost",
    "REDIS_PORT": "6379",
    "REDIS_PASSWORD": "suasenha"
  }
}

Claude

1. Instale o Claude Desktop se ainda não estiver presente.
2. Baixe/clone o repositório.
3. Abra as configurações do Claude Desktop.
4. Adicione o Servidor MCP usando:

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

5. Salve e reinicie o Claude Desktop.

Cursor

1. Certifique-se de que o Cursor está instalado no seu sistema.
2. Clone o repositório do Servidor MCP.
3. Na configuração do Cursor, adicione o servidor:

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

4. Reinicie o Cursor e valide a integração.

Cline

1. Instale o Cline, caso ainda não tenha feito.
2. Clone o repositório.
3. Abra o arquivo de configuração do Cline.
4. Insira:

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

5. Salve e reinicie o Cline.

Protegendo as Chaves de API

Em cada plataforma, utilize variáveis de ambiente para as credenciais, conforme mostrado acima.

Como usar este MCP em fluxos

Usando o MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "redis-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seuservidormcp.exemplo/caminho/do/mcp/url"
  }
}

Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “redis-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Nossa Opinião

O Servidor Redis MCP é robusto e claramente documentado, expondo uma ampla gama de funcionalidades do Redis e seguindo as convenções MCP para recursos e ferramentas. A ausência de modelos de prompt e de recursos explícitos de sampling/roots reduz um pouco a flexibilidade, mas a utilidade geral é alta para casos de uso de chave-valor em memória.

Pontuação MCP

Avaliação:
Eu avaliaria este servidor MCP em 8 de 10. Ele é bem estruturado, com documentação sólida e um conjunto forte de recursos e ferramentas. A ausência de modelos de prompt e menção explícita a funcionalidades avançadas como roots ou sampling deixa algumas lacunas para fluxos MCP mais avançados.