Redis MCP 服务器

“Redis” MCP 服务器的作用是什么？

Redis MCP 服务器是一款模型上下文协议（MCP）服务器，旨在促进 AI 助手与如 Redis Server、AWS Memory DB 等兼容 Redis 的内存数据库之间的无缝交互。它作为桥梁，使 AI 驱动的工作流可以执行键值存储操作、管理缓存数据，并以编程方式完成多样的数据库任务。通过标准化的 MCP 端点，Redis MCP 服务器开放了各种资源和工具，实现数据库查询、列表、哈希、集合管理，甚至实时的 Pub/Sub 消息传递。开发者和 AI agent 可轻松将高速、可扩展的内存存储与检索集成到应用中，提升性能，加速开发流程中的自动化。

提示词列表

仓库中未明确提供提示词模板。

资源列表

• redis://status
  提供当前与 Redis 服务器的连接状态，包括主机、端口和数据库信息。

• redis://info
  展示已连接 Redis 服务器的一般信息，如服务器版本与配置信息。

• redis://keys/{pattern}
  列出 Redis 数据库中符合指定模式的所有键，便于浏览或搜索存储数据。

工具列表

• get_value
  获取 Redis 数据库中指定键对应的值。
• set_value
  存储指定键的值，支持可选过期时间。
• delete_key
  从数据库中删除指定的键。
• increment
  原子性递增某个键的数值。
• list_push
  向列表结构中推入一个或多个值。
• list_range
  获取列表中的一段范围内的值。
• hash_set
  设置哈希表中的一个或多个字段。
• hash_get
  获取哈希表中的一个或多个字段。
• set_add
  向集合中添加一个或多个元素。
• set_members
  获取集合中所有成员。
• publish_message
  使用 Redis Pub/Sub 向指定频道发布消息。

该 MCP 服务器的应用场景

• 数据库管理与监控
  AI agent 和开发者可监控连接状态、查看服务器信息和管理键，实现强大的数据库运维与健康检查。

• 应用程序的动态缓存
  为 Web 和后端应用集成高速、AI 驱动的内存缓存，实现高频数据的临时存储与访问。

• 实时消息传递
  利用 Pub/Sub 能力构建实时聊天机器人、通知系统或基于 Redis 消息的协作环境。

• 工作流自动化
  通过 MCP 工具（列表、哈希、集合），自动化数据采集、转换和存储，加速 ETL 与 AI 数据管道任务。

• 会话与状态管理
  通过高速键值操作管理 Web 应用、机器人和微服务的用户会话及状态信息。

如何配置

Windsurf

1. 确保已安装 Node.js 和 Windsurf。
2. 下载或克隆仓库。
3. 将 Redis MCP 服务器添加到您的 Windsurf 配置中。
4. 示例 JSON 配置：

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

5. 保存配置，重启 Windsurf 并检查连接。

API 密钥安全

使用 .env 文件（参考 .env.example）存储 Redis 凭据。在配置中引用环境文件：

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

Claude

1. 如果未安装，先安装 Claude Desktop。
2. 下载/克隆仓库。
3. 打开 Claude Desktop 设置。
4. 使用下面的方式添加 MCP 服务器：

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

5. 保存并重启 Claude Desktop。

Cursor

1. 确保您的系统已安装 Cursor。
2. 克隆 MCP 服务器仓库。
3. 在 Cursor 配置中添加服务器：

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

4. 重启 Cursor 并验证集成。

Cline

1. 如未安装，先安装 Cline。
2. 克隆仓库。
3. 打开 Cline 的配置文件。
4. 插入如下内容：

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

5. 保存并重启 Cline。

API 密钥安全

在每个平台上，均使用环境变量存储凭据，如上例所示。

如何在 FlowHunt 流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 流程中，首先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到您的 AI agent：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI agent 即可作为工具使用该 MCP，访问其全部功能。请记得将 “redis-mcp” 替换为实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。

概览

我们的观点

Redis MCP 服务器功能强大、文档完善，广泛开放了 Redis 功能，并遵循 MCP 资源与工具规范。虽然缺少提示词模板和采样/roots 等高级特性，灵活性略有不足，但对于内存键值场景整体实用性很高。

MCP 评分

评分：
我会给这个 MCP 服务器打 8 分（满分 10 分）。结构清晰，文档完善，资源与工具丰富。提示词模板与先进功能（如 roots 或采样）的缺失，令其在更高级的 MCP 工作流中存在提升空间。