Upstash MCP 服务器集成

“Upstash” MCP 服务器的作用是什么？

Upstash MCP（模型上下文协议）服务器是 AI 助手与 Upstash 开发者 API 之间的桥梁。通过实现标准化的 MCP 协议，它让 AI 客户端可以通过自然语言或编程命令完成多种云数据库管理任务。借助该服务器，LLM 及其他 AI 工具能够创建或列出 Redis 数据库、管理密钥、触发备份、分析吞吐量等指标——全程无需手动操作云控制台。此集成简化了开发者的工作流，使自动化或对话式代理能够直接操作 Upstash 的无服务器数据服务，提升生产效率并实现云资源管理的智能自动化。

提示模板列表

在提供的内容中未提及任何提示模板。

资源列表

在提供内容中未详细列出相关资源。

工具列表

在提供内容或 server.py 中未直接找到工具清单。不过根据用例推断，此服务器可能支持如下操作：

• 创建新的 Redis 数据库
• 列出数据库
• 在指定数据库中通过模式列出密钥
• 创建备份
• 获取吞吐量分析

但没有直接的代码或文档，无法确认这些是否为 MCP 意义上的独立“工具”。

此 MCP 服务器的应用场景

• 云数据库配置： 开发者可用 AI 助手通过自然语言命令在指定区域（如 us-east-1）创建新的 Redis 数据库实例，减少手动配置时间。
• 数据库资产管理： 列出账户下所有 Upstash 数据库，便于审计、监控或通过程序/对话代理管理资源。
• 密钥管理与查询： 检索匹配特定模式（如 users-db 中的“user:”）的密钥，实现数据快速检查或清理，增强运维效率。
• 备份自动化： 通过 MCP 自动化触发数据库备份，在最小人工干预下确保数据安全与合规。
• 性能分析： 请求如近 7 天吞吐量变化等指标，有助于性能监控和故障排查。

配置方法

Windsurf

1. 前置条件： 确保已安装 Node.js >= v18.0.0，并获取您的 Upstash API 密钥和邮箱。
2. 自动安装：
   执行：
   npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/mcp-server --client windsurf
3. 手动配置：
   添加到 Windsurf MCP 配置：

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

4. 保存并重启： 应用更改并重启客户端。
5. 验证： 在 Windsurf 中触发 MCP 命令测试。

JSON 示例：

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

Claude

1. 前置条件： 安装 Node.js >= v18.0.0 并获取 Upstash API 凭证。
2. 自动安装：
   执行：
   npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/mcp-server --client claude
3. 手动配置：
   npx @upstash/mcp-server init <UPSTASH_EMAIL> <UPSTASH_API_KEY>
4. 编辑 MCP 配置： 确认 Upstash MCP 已添加到配置文件中。
5. 验证： 使用 Claude Desktop 发起 Upstash 相关 MCP 命令。

JSON 示例：

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

Cursor

1. 前置条件： Node.js >= v18.0.0，API 密钥和邮箱。
2. 自动安装：
   执行：
   npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/mcp-server --client cursor
3. 手动配置：
   添加到 Cursor MCP 配置：
   npx -y @upstash/mcp-server run <UPSTASH_EMAIL> <UPSTASH_API_KEY>
4. 保存/重启： 应用并重启 Cursor。
5. 验证： 发起 Upstash MCP 请求。

JSON 示例：

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

Cline

在提供内容中未找到 Cline 的具体集成说明。

API 密钥安全

为保障 API 密钥安全，请使用环境变量方式。示例：

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

在流程中使用此 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器，首先添加 MCP 组件并将其连接到您的 AI 代理：

点击 MCP 组件，打开配置面板。在系统 MCP 配置区域，按如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具使用该 MCP，访问其所有功能。请记得将 “upstash” 替换为实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。

概览

根据以上表格，Upstash MCP 服务器在设置说明和概念概述上表现突出，但在 MCP 原语（提示、资源、工具、根、采样）文档方面有所欠缺。这限制了其在高级 MCP 集成场景下的直接可用性。

我们的看法

MCP 评分：5/10。
Upstash MCP 服务器易于部署，目标和支持平台描述清晰，但在提示、资源、公开工具及高级 MCP 特性（根、采样）等文档方面缺乏详尽说明，对于寻求深度集成的开发者来说仍需改进。

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