Upstash MCP Server-integration

Vad gör “Upstash” MCP Server?

Upstash MCP (Model Context Protocol) Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Upstash Developer API. Genom att implementera det standardiserade MCP-protokollet gör det möjligt för AI-klienter att utföra en rad molndatabashanteringsuppgifter via naturliga språkkommandon eller programmatisk styrning. Genom denna server kan LLM:er och andra AI-verktyg skapa eller lista Redis-databaser, hantera nycklar, trigga backup och analysera mätvärden som genomströmning – allt utan att manuellt behöva navigera i molnkontroller. Denna integration effektiviserar utvecklarflöden och ger automatiserade eller konversationella agenter möjlighet att interagera direkt med Upstashs serverlösa datatjänster, vilket ökar produktiviteten och möjliggör avancerad automation i molnresurshantering.

Lista över prompts

Inga promptmallar nämns i det tillhandahållna innehållet.

Lista över resurser

Inga explicita resurser specificerade i det tillhandahållna innehållet.

Lista över verktyg

Ingen direkt förteckning över verktyg hittades i innehållet eller server.py. Baserat på användningsexempel möjliggör servern troligen åtgärder såsom:

• Skapa en ny Redis-databas
• Lista databaser
• Lista nycklar med ett mönster i en viss databas
• Skapa backup
• Hämta genomströmningsanalys

Men utan direkt kod eller dokumentation kan dessa inte bekräftas som separata “verktyg” i MCP-sammanhang.

Användningsområden för denna MCP Server

• Provisionering av molndatabas: Utvecklare kan använda AI-assistenter för att skapa nya Redis-databasinstanser i specifika regioner (t.ex. us-east-1) med naturliga språkkommandon, vilket minskar tiden för manuell uppsättning.
• Inventariehantering av databaser: Lista alla Upstash-databaser kopplade till ett konto, vilket gör det enklare att granska, övervaka eller hantera resurser programmatiskt eller via konversationella agenter.
• Nyckelhantering och sökning: Hämta nycklar som matchar vissa mönster (t.ex. “user:” i users-db) för snabb datainspektion eller upprensning, vilket ökar den operativa flexibiliteten.
• Backup-automation: Trigga databas-backup via MCP-aktiverad automation för att säkerställa datarobusthet och efterlevnad med minimalt manuellt arbete.
• Prestandaanalys: Begär mätvärden som spikar i genomströmning de senaste 7 dagarna för att underlätta övervakning och felsökning.

Hur man installerar

Windsurf

1. Förutsättningar: Kontrollera att Node.js >= v18.0.0 är installerat och hämta din Upstash API-nyckel och e-postadress.
2. Automatisk installation:
   Kör:
   npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/mcp-server --client windsurf
3. Manuell konfiguration:
   Lägg till i din Windsurf MCP-konfiguration:

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

4. Spara och starta om: Verkställ ändringar och starta om klienten.
5. Verifiera: Testa genom att trigga ett MCP-kommando i Windsurf.

Exempel på JSON:

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

Claude

1. Förutsättningar: Installera Node.js >= v18.0.0 och hämta Upstash API-uppgifter.
2. Automatisk installation:
   Kör:
   npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/mcp-server --client claude
3. Manuell konfiguration:
   npx @upstash/mcp-server init <UPSTASH_EMAIL> <UPSTASH_API_KEY>
4. Redigera MCP-konfiguration: Kontrollera att Upstash MCP är tillagd i din konfigurationsfil.
5. Verifiera: Använd Claude Desktop för att utföra Upstash-relaterade MCP-kommandon.

Exempel på JSON:

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

Cursor

1. Förutsättningar: Node.js >= v18.0.0, API-nyckel och e-post.
2. Automatisk installation:
   Kör:
   npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/mcp-server --client cursor
3. Manuell konfiguration:
   Lägg till i Cursor MCP-konfiguration:
   npx -y @upstash/mcp-server run <UPSTASH_EMAIL> <UPSTASH_API_KEY>
4. Spara/starta om: Verkställ och starta om Cursor.
5. Verifiering: Utför Upstash MCP-förfrågningar.

Exempel på JSON:

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

Cline

Inga specifika instruktioner hittades för Cline i det tillhandahållna innehållet.

Skydda API-nycklar

För att skydda API-nycklar, använd miljövariabler. Exempel:

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

Så här använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du detaljer om din MCP-server med detta JSON-format:

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

När konfigurationen är klar kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att byta ut “upstash” mot ditt faktiska MCP-servernamn och byta ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på tabellen ovan erbjuder Upstash MCP Server tydliga installationsanvisningar och en god konceptuell översikt, men saknar detaljer om MCP-primitiver (prompter, resurser, verktyg, rötter, sampling) i sin dokumentation. Detta begränsar dess omedelbara användbarhet för mer avancerade MCP-integrationer.

Vår åsikt

MCP-poäng: 5/10.
Upstash MCP Server är enkel att installera och väl beskriven vad gäller syfte och stödda plattformar. Dock saknas explicit dokumentation om prompts, resurser, exponerade verktyg och avancerade MCP-funktioner (rötter, sampling), vilket är kritiskt för utvecklare som söker djupare integration.

MCP-poäng