Integração do Servidor Upstash MCP

O que faz o Servidor “Upstash” MCP?

O Servidor Upstash MCP (Model Context Protocol) atua como uma ponte entre assistentes de IA e a API do Desenvolvedor Upstash. Ao implementar o protocolo MCP padronizado, ele permite que clientes de IA executem uma variedade de tarefas de gerenciamento de bancos de dados em nuvem por comandos em linguagem natural ou programáticos. Por meio deste servidor, LLMs e outras ferramentas de IA podem criar ou listar bancos de dados Redis, gerenciar chaves, acionar backups e analisar métricas como throughput — tudo isso sem exigir navegação manual em painéis de nuvem. Essa integração simplifica o fluxo de trabalho dos desenvolvedores e capacita agentes automatizados ou conversacionais a interagirem diretamente com os serviços de dados serverless da Upstash, aumentando a produtividade e possibilitando automação sofisticada na gestão de recursos em nuvem.

Lista de Prompts

Não há modelos de prompt mencionados no conteúdo fornecido.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito detalhado no conteúdo fornecido.

Lista de Ferramentas

Não há uma listagem direta de ferramentas encontrada no conteúdo fornecido ou no server.py. No entanto, com base nos exemplos de uso, o servidor provavelmente permite ações como:

• Criar um novo banco de dados Redis
• Listar bancos de dados
• Listar chaves por padrão em um banco de dados específico
• Criar um backup
• Obter análises de throughput

Mas, sem código ou documentação direta, não é possível confirmar estes como “ferramentas” discretas no sentido MCP.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Provisionamento de Banco de Dados em Nuvem: Desenvolvedores podem usar assistentes de IA para criar novas instâncias de bancos de dados Redis em regiões específicas (ex: us-east-1) com comandos em linguagem natural, reduzindo o tempo de configuração manual.
• Gerenciamento de Inventário de Bancos de Dados: Liste todos os bancos de dados Upstash ligados a uma conta, facilitando auditoria, monitoramento ou gerenciamento de recursos programaticamente ou por meio de agentes conversacionais.
• Gestão e Consulta de Chaves: Recupere chaves que correspondam a padrões específicos (ex: “user:” no users-db) para inspeção ou limpeza de dados, aumentando a agilidade operacional.
• Automação de Backup: Acione backups de bancos de dados via automação habilitada por MCP, garantindo resiliência e conformidade com o mínimo de intervenção manual.
• Análises de Desempenho: Solicite métricas como picos de throughput dos últimos 7 dias, auxiliando no monitoramento de desempenho e na solução de problemas.

Como configurar

Windsurf

1. Pré-requisitos: Certifique-se de que o Node.js >= v18.0.0 está instalado e obtenha sua chave de API e e-mail do Upstash.
2. Instalação Automática:
   Execute:
   npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/mcp-server --client windsurf
3. Configuração Manual:
   Adicione à configuração MCP do Windsurf:

   npx -y @upstash/mcp-server run <UPSTASH_EMAIL> <UPSTASH_API_KEY>
   

4. Salvar e Reiniciar: Aplique as alterações e reinicie o cliente.
5. Verificar: Teste disparando um comando MCP no Windsurf.

Exemplo de JSON:

{
  "mcpServers": {
    "upstash": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/mcp-server", "run", "<UPSTASH_EMAIL>", "<UPSTASH_API_KEY>"]
    }
  }
}

Claude

1. Pré-requisitos: Instale o Node.js >= v18.0.0 e obtenha as credenciais da API Upstash.
2. Instalação Automática:
   Execute:
   npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/mcp-server --client claude
3. Configuração Manual:
   npx @upstash/mcp-server init <UPSTASH_EMAIL> <UPSTASH_API_KEY>
4. Editar Configuração MCP: Confirme que o Upstash MCP está adicionado ao seu arquivo de configuração.
5. Verificar: Use o Claude Desktop para emitir comandos MCP relacionados ao Upstash.

Exemplo de JSON:

{
  "mcpServers": {
    "upstash": {
      "command": "npx",
      "args": ["@upstash/mcp-server", "init", "<UPSTASH_EMAIL>", "<UPSTASH_API_KEY>"]
    }
  }
}

Cursor

1. Pré-requisitos: Node.js >= v18.0.0, chave de API e e-mail.
2. Instalação Automática:
   Execute:
   npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/mcp-server --client cursor
3. Configuração Manual:
   Adicione à configuração MCP do Cursor:
   npx -y @upstash/mcp-server run <UPSTASH_EMAIL> <UPSTASH_API_KEY>
4. Salvar/Reiniciar: Aplique e reinicie o Cursor.
5. Verificação: Emita requisições Upstash MCP.

Exemplo de JSON:

{
  "mcpServers": {
    "upstash": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/mcp-server", "run", "<UPSTASH_EMAIL>", "<UPSTASH_API_KEY>"]
    }
  }
}

Cline

Nenhuma instrução específica encontrada para Cline no conteúdo fornecido.

Protegendo Chaves de API

Para proteger as chaves de API, utilize variáveis de ambiente. Exemplo:

{
  "mcpServers": {
    "upstash": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/mcp-server", "run"],
      "env": {
        "UPSTASH_EMAIL": "<UPSTASH_EMAIL>",
        "UPSTASH_API_KEY": "<UPSTASH_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando 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 MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "upstash": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “upstash” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela do seu MCP.

Visão Geral

Com base nas tabelas acima, o Servidor Upstash MCP oferece instruções de configuração sólidas e uma visão conceitual clara, mas carece de detalhes sobre primitivas MCP (prompts, recursos, ferramentas, roots, sampling) na documentação. Isso limita sua usabilidade imediata para integrações MCP mais avançadas.

Nossa opinião

Pontuação MCP: 5/10.
O Servidor Upstash MCP é fácil de configurar e bem descrito quanto ao seu objetivo e plataformas suportadas. No entanto, faltam documentações explícitas sobre prompts, recursos, ferramentas expostas e recursos MCP avançados (roots, sampling), que são críticos para desenvolvedores que buscam integração profunda.

Pontuação MCP