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Glama

DiceDB MCP

Eine Model Context Protocol (MCP) -Serverimplementierung für DiceDB, um Interaktionen zwischen KI-Anwendungen (Hosts/Clients) und DiceDB-Datenbankservern zu ermöglichen.

Diese Implementierung verwendet das DiceDB Go SDK zur Kommunikation mit DiceDB.

Sehen Sie sich das Demo-Video an, um es in Aktion zu sehen!

Merkmale

  • PING DiceDB, um die Konnektivität zu überprüfen.

  • ECHO einer Nachricht über DiceDB.

  • Holen Sie sich einen Wert von DiceDB per Schlüssel.

  • SETZEN Sie ein Schlüssel-Wert-Paar in DiceDB.

  • DEL einen oder mehrere Schlüssel aus DiceDB.

  • INCR den ganzzahligen Wert eines Schlüssels um eins.

  • Verringert den ganzzahligen Wert eines Schlüssels um eins.

Related MCP server: Database Tools for Claude AI

Installation

Binärdatei herunterladen

Sie können die entsprechende Binärdatei für Ihr Betriebssystem und Ihre Prozessorarchitektur von der Seite „Releases“ herunterladen und verwenden.

Installation über Go

Voraussetzungen:

  • Go 1.24 oder höher

go install github.com/pottekkat/dicedb-mcp@latest

Holen Sie sich den Pfad zur Binärdatei dicedb-mcp :

which dicedb-mcp

Aus der Quelle erstellen

Siehe Abschnitt „Entwicklung“ weiter unten.

Verwendung

Mit MCP-Hosts/Clients

Fügen Sie dies zu Ihrer claude_desktop_config.json für Claude Desktop oder mcp.json für Cursor hinzu:

{ "mcpServers": { "dicedb-mcp": { "command": "path/to/dicedb-mcp" } } }

Mit OpenAI Agents SDK

Das folgende Beispiel zeigt, wie der dicedb-mcp -Server mit dem OpenAI Agents SDK verwendet wird:

from agents import Agent, Runner, trace from agents.mcp import MCPServer, MCPServerStdio from dotenv import load_dotenv import os import openai import asyncio load_dotenv() async def run(mcp_server: MCPServer, prompt: str, server_url: str): agent = Agent(name="DiceDB MCP", instructions=f"""You can interact with a DiceDB database running at {server_url}, use this for url.""", mcp_servers=[mcp_server],) result = await Runner.run(starting_agent=agent, input=prompt) print(result.final_output) async def main(): openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") prompt = "Can you change the value of the 'name' key to 'Rachel Green'?" server_url = "localhost:7379" async with MCPServerStdio( cache_tools_list=True, params={"command": "path/to/dicedb-mcp", "args": [""]}, ) as server: with trace(workflow_name="DiceDB MCP"): await run(server, prompt, server_url) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())

Verfügbare Tools

Klingeln

Pingt einen DiceDB-Server an, um die Konnektivität zu überprüfen.

Echo

Gibt eine Nachricht über den DiceDB-Server aus.

erhalten

Ruft einen Wert aus DiceDB per Schlüssel ab.

Satz

Legt ein Schlüssel-Wert-Paar in DiceDB fest.

del

Löscht einen oder mehrere Schlüssel aus DiceDB.

Inkrement

Erhöht den ganzzahligen Wert eines Schlüssels um eins.

dekr

Dekrementiert den ganzzahligen Wert eines Schlüssels um eins.

Entwicklung

Forken und klonen Sie das Repository:

git clone https://github.com/username/dicedb-mcp.git

Wechseln Sie in das Verzeichnis:

cd dicedb-mcp

Installieren Sie Abhängigkeiten:

make deps

Erstellen Sie das Projekt:

make build

Aktualisieren Sie die Konfiguration Ihres MCP-Servers, damit dieser auf den lokalen Build verweist:

{ "mcpServers": { "dicedb-mcp": { "command": "/path/to/dicedb-mcp/dist/dicedb-mcp" } } }

Lizenz

MIT-Lizenz

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/pottekkat/dicedb-mcp'

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