Máy chủ Redis MCP

Máy chủ “Redis” MCP làm gì?

Redis MCP Server là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) được thiết kế để tạo điều kiện tương tác liền mạch giữa các trợ lý AI và cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ tương thích Redis như Redis Server và AWS Memory DB. Đóng vai trò làm cầu nối, nó cho phép quy trình do AI điều khiển thực hiện các thao tác lưu trữ key-value, quản lý dữ liệu đệm và thực thi nhiều tác vụ cơ sở dữ liệu một cách lập trình. Bằng cách cung cấp tài nguyên và công cụ thông qua các endpoint MCP chuẩn hóa, Redis MCP Server cho phép các nhiệm vụ như truy vấn cơ sở dữ liệu, quản lý list, hash, set và cả nhắn tin Pub/Sub thời gian thực. Điều này trao quyền cho nhà phát triển và agent AI tích hợp khả năng lưu trữ/truy xuất trong bộ nhớ nhanh, mở rộng vào ứng dụng của họ, tăng hiệu năng và cho phép tự động hóa nâng cao trong quy trình phát triển.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt cụ thể nào được đề cập trong kho lưu trữ.

Danh sách Tài nguyên

• redis://status
  Cung cấp trạng thái kết nối hiện tại tới máy chủ Redis, bao gồm thông tin host, port và database.

• redis://info
  Hiển thị thông tin chung về máy chủ Redis đã kết nối như phiên bản máy chủ và chi tiết cấu hình.

• redis://keys/{pattern}
  Liệt kê tất cả các keys trong cơ sở dữ liệu Redis khớp với mẫu chỉ định, hữu ích để duyệt hoặc tìm kiếm dữ liệu đã lưu.

Danh sách Công cụ

• get_value
  Lấy giá trị gắn với một key cụ thể trong cơ sở dữ liệu Redis.
• set_value
  Lưu một giá trị dưới một key chỉ định, có thể chọn thời gian hết hạn.
• delete_key
  Xóa một key chỉ định khỏi cơ sở dữ liệu.
• increment
  Tăng giá trị số của một key một cách nguyên tử.
• list_push
  Thêm một hoặc nhiều giá trị vào cấu trúc dữ liệu list.
• list_range
  Lấy về dải giá trị từ một list.
• hash_set
  Thiết lập một hoặc nhiều trường trong hash.
• hash_get
  Lấy về một hoặc nhiều trường từ hash.
• set_add
  Thêm một hoặc nhiều phần tử vào set.
• set_members
  Lấy toàn bộ thành viên của một set.
• publish_message
  Gửi tin nhắn vào một kênh cụ thể sử dụng Redis Pub/Sub.

Trường hợp sử dụng MCP Server này

• Quản lý & Giám sát cơ sở dữ liệu
  Agent AI và nhà phát triển có thể giám sát trạng thái kết nối, kiểm tra thông tin máy chủ và quản lý keys, hỗ trợ việc quản trị và kiểm tra sức khỏe cơ sở dữ liệu.

• Caching động cho ứng dụng
  Tích hợp caching trong bộ nhớ tốc độ cao do AI điều khiển cho ứng dụng web và backend, cho phép lưu trữ tạm thời và truy xuất dữ liệu truy cập thường xuyên.

• Nhắn tin thời gian thực
  Sử dụng khả năng Pub/Sub để xây dựng chatbot, hệ thống thông báo hoặc môi trường cộng tác thời gian thực với Redis messaging.

• Tự động hóa quy trình
  Tự động hóa nhập, chuyển đổi và lưu trữ dữ liệu thông qua các công cụ MCP (list, hash, set), tăng tốc tác vụ ETL và pipeline dữ liệu AI.

• Quản lý phiên & trạng thái
  Quản lý phiên người dùng và thông tin trạng thái cho ứng dụng web, bot và microservice bằng thao tác key-value tốc độ cao.

Hướng dẫn cài đặt

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt Node.js và Windsurf.
2. Tải về hoặc clone kho lưu trữ.
3. Thêm Redis MCP Server vào cấu hình Windsurf.
4. Ví dụ cấu hình JSON:

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

5. Lưu cấu hình, khởi động lại Windsurf và kiểm tra kết nối.

Bảo mật API Key

Sử dụng file .env dựa theo .env.example để lưu thông tin đăng nhập Redis. Tham chiếu file môi trường này trong cấu hình:

{
  "env": {
    "REDIS_HOST": "yourhost",
    "REDIS_PORT": "6379",
    "REDIS_PASSWORD": "yourpassword"
  }
}

Claude

1. Cài đặt Claude Desktop nếu chưa có.
2. Tải về/clone kho lưu trữ.
3. Mở cài đặt Claude Desktop.
4. Thêm MCP Server bằng:

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

5. Lưu và khởi động lại Claude Desktop.

Cursor

1. Đảm bảo đã cài Cursor trên hệ thống.
2. Clone kho lưu trữ MCP Server.
3. Trong cấu hình Cursor, thêm máy chủ:

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

4. Khởi động lại Cursor và xác nhận tích hợp.

Cline

1. Cài đặt Cline nếu chưa có.
2. Clone kho lưu trữ.
3. Mở file cấu hình của Cline.
4. Thêm vào:

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

5. Lưu và khởi động lại Cline.

Bảo mật API Key

Ở mỗi nền tảng, sử dụng biến môi trường để lưu thông tin đăng nhập như trên.

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, nhập thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

{
  "redis-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Sau khi cấu hình, agent AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với quyền truy cập đầy đủ các chức năng và khả năng. Hãy thay “redis-mcp” bằng tên thật của máy chủ MCP của bạn và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Đánh giá của chúng tôi

Redis MCP Server mạnh mẽ và được tài liệu hóa rõ ràng, cung cấp nhiều chức năng Redis và tuân thủ quy ước MCP về tài nguyên và công cụ. Việc thiếu mẫu prompt và các tính năng sampling/roots rõ ràng khiến tính linh hoạt giảm nhẹ, nhưng nhìn chung rất hữu ích cho các trường hợp sử dụng key-value trong bộ nhớ.

Điểm MCP

Đánh giá:
Tôi đánh giá máy chủ MCP này 8 trên 10. Cấu trúc tốt, tài liệu rõ ràng và bộ tài nguyên, công cụ mạnh mẽ. Việc thiếu mẫu prompt và chưa đề cập rõ ràng tới các tính năng nâng cao như roots hay sampling để lại một số khoảng trống cho các workflow MCP nâng cao hơn.