AI-agent för Upstash MCP
Integrera Upstash MCP Server sömlöst för att hantera dina Redis-databaser och molnresurser med naturligt språk via Model Context Protocol (MCP). Stärk dina arbetsflöden med automatiserad databasprovisionering, backuper och analys – tillgängligt via valfri kompatibel MCP-klient.
Automatiserad Redis-databashantering
Skapa, konfigurera, säkerhetskopiera och återställ dina Redis-databaser på Upstash enkelt via intuitiva AI-kommandon. Minska manuella steg genom att automatisera dagliga databasuppgifter direkt via dina favorit-MCP-klienter som Claude Desktop, Cursor och Windsurf.
- Databasprovisionering.
- Starta nya Redis-databaser eller ta bort befintliga med ett enda kommando.
- Automatiska backuper.
- Schemalägg eller starta databasbackuper utan manuell inblandning.
- Säker API-integration.
- Anslut säkert med Upstash API-nycklar för robusta molnoperationer.
- Sömlös återställning.
- Återställ från backuper direkt för att minimera driftstopp och dataförlust.
Intelligenta molnoperationer
Interagera med dina molndata via naturligt språk. Lista, inspektera och hantera databaser, backuper och nyckelstatistik – utnyttja AI för att förenkla komplexa molnuppgifter.
- Användningsanalys.
- Få användnings- och genomströmningsstatistik för dina databaser de senaste 5 dagarna.
- Nyckelupptäckt.
- Lista och filtrera nycklar efter prefix för att snabbt hitta användardata eller konfiguration.
- Automatiserad rapportering.
- Generera rapporter om databasens hälsa och backupstatus med en enkel prompt.
Flexibel integration & felsökning
Distribuera Upstash MCP Server lokalt, med Docker eller via Smithery för integration med vilken MCP-kompatibel app som helst. Få realtidsloggar och avancerad felsökning för att hålla dina molnoperationer igång smidigt.
- Stöd för flera klienter.
- Installera snabbt för Claude Desktop, Cursor, Windsurf och fler.
- Avancerad felsökning.
- Realtidsloggning och guidade åtgärder för smidig molnhantering.
MCP-INTEGRATION
Tillgängliga verktyg för Upstash MCP-integration
Följande verktyg finns tillgängliga som en del av Upstash MCP-integrationen:
- redis_database_create_new
Skapa en ny Redis-databas i en angiven region med önskad konfiguration.
- redis_database_delete
Ta bort en befintlig Redis-databas och radera all tillhörande data permanent.
- redis_database_get_details
Hämta detaljerad information och konfiguration för en specifik Redis-databas.
- redis_database_list_databases
Lista alla Redis-databaser kopplade till ditt Upstash-konto.
- redis_database_create_backup
Skapa en backup av din Redis-databas för att skydda data.
- redis_database_delete_backup
Ta bort en tidigare skapad Redis-databasbackup.
- redis_database_list_backups
Visa en lista över alla tillgängliga backuper för en specifik Redis-databas.
- redis_database_reset_password
Återställ lösenordet för en angiven Redis-databas för ökad säkerhet.
- redis_database_update_regions
Uppdatera regionerna kopplade till en Redis-databas för stöd av flera regioner.
- redis_database_get_usage_last_5_days
Visa detaljerad användningsstatistik för en Redis-databas de senaste 5 dagarna.
- redis_database_get_stats
Hämta realtidsstatistik och mätvärden för en specifik Redis-databas.
- redis_database_restore_backup
Återställ en Redis-databas från vald backup.
- redis_database_set_daily_backup
Aktivera eller konfigurera dagliga automatiska backuper för en Redis-databas.
- redis_database_run_single_redis_command
Kör ett enskilt Redis-kommando mot din databas för snabba operationer.
- redis_database_run_multiple_redis_commands
Kör flera Redis-kommandon i följd på din databas för batchbearbetning.
Superladda ditt Upstash-arbetsflöde med naturligt språk
Hantera enkelt dina Upstash-databaser och Redis-resurser med enkla, naturliga språkommandon via Model Context Protocol (MCP) Server. Anslut sömlöst med Claude, Cursor, Windsurf och fler – inga fler manuella konfigurationer eller krångliga skript!
Vad är Upstash
Upstash är en serverlös dataplattform utformad för realtids- och edge-applikationer. Företaget erbjuder en plattform som stödjer flera databehov, inklusive en fullt hanterad, Redis-kompatibel key-value store, vektordatabas, meddelandekö (QStash) och arbetsflödes-API:er. Upstash eliminerar behovet av serverhantering, erbjuder 99,99% drifttid, automatisk skalning och global låg latens-replikering över flera regioner. Dess HTTP/REST API möjliggör åtkomst från serverlösa och edge-funktioner, vilket gör den idealisk för utvecklare som bygger skalbara, högpresterande applikationer. Den beständiga lagringen säkerställer datasäkerhet med minneshastighet och automatiska backuper, och dess flexibla prismodell kan skalas till noll så att användare endast betalar för det de använder. Upstash är optimerat för användning med moderna edge-plattformar som Vercel, Cloudflare Workers och Fastly Edge.
Funktioner
Vad vi kan göra med Upstash
Upstash gör det möjligt för utvecklare att bygga, distribuera och skala serverlösa och edge-applikationer med lätthet. Dess utbud av datatjänster stödjer många användningsområden – från caching och sessionshantering till realtidsanalys och vektorsökning. Upstashs replikering över flera regioner säkerställer låg latens för globala användare, och dess enkla API:er och integrationer med ledande edge-plattformar gör den både tillgänglig och mycket mångsidig.
- Serverless Redis
- Distribuera skalbara, högtilgängliga Redis-databaser utan att hantera infrastruktur.
- Vektordatabas
- Spara och sök högdimensionella vektorer för AI/ML och semantiska sökapplikationer.
- QStash Message Queue
- Tillförlitlig, serverlös meddelandekö för asynkrona arbetsbelastningar och händelsedrivna arkitekturer.
- Global låg latens
- Replikera data över flera regioner för att minimera latens för användare världen över.
- Edge-optimerade API:er
- Kom åt data från serverlösa funktioner och edge-miljöer via RESTful API:er.
Vad är Upstash
AI-agenter och autonoma system kan utnyttja Upstash för att lagra, hämta och bearbeta data med minimal latens och maximal skalbarhet. Plattformens serverlösa arkitektur och globala distribution gör att AI-agenter kan komma åt uppdaterad information i realtid oavsett plats. Funktioner som vektorlager förstärker AI-modellers kapacitet och möjliggör snabb likhetssökning och semantisk hämtning, medan automatisk skalning och backuper säkerställer tillförlitlighet och dataintegritet utan manuell inblandning.