Servidor MCP de Redis

Descripción general

El servidor MCP de Redis es una interfaz de lenguaje natural diseñada para que las aplicaciones de agencia gestionen y busquen datos eficientemente en Redis. Se integra a la perfección con los clientes MCP (Protocolo de Contenido de Modelo) , lo que permite que los flujos de trabajo basados en IA interactúen con datos estructurados y no estructurados en Redis. Con este servidor MCP, puede realizar preguntas como:

"Guarda toda la conversación en un stream"
"Guardar este elemento en caché"
"Guardar la sesión con un tiempo de expiración"
"Indexar y buscar este vector"

Características

Consultas en lenguaje natural : permite que los agentes de IA consulten y actualicen Redis utilizando lenguaje natural.
Integración perfecta con MCP : funciona con cualquier cliente MCP para una comunicación fluida.
Compatibilidad total con Redis : maneja hashes, listas, conjuntos, conjuntos ordenados, transmisiones y más.
Búsqueda y filtrado : admite la recuperación y búsqueda de datos eficiente en Redis.
Escalable y liviano : diseñado para operaciones de datos de alto rendimiento .

Herramientas

Este servidor MCP proporciona herramientas para administrar los datos almacenados en Redis.

Herramientas string para configurar y obtener cadenas con vencimiento. Útiles para almacenar valores de configuración simples, datos de sesión o respuestas en caché.
Herramientas hash para almacenar pares campo-valor en una sola clave. El hash puede almacenar incrustaciones vectoriales. Resulta útil para representar objetos con múltiples atributos, perfiles de usuario o información de producto donde se puede acceder a los campos individualmente.
Herramientas list con operaciones comunes para añadir y extraer elementos. Útiles para colas, intermediarios de mensajes o para mantener una lista de las acciones más recientes.
set para agregar, eliminar y listar miembros del conjunto. Útiles para rastrear valores únicos, como identificadores de usuario o etiquetas, y para realizar operaciones de conjunto como la intersección.
herramientas sorted set para administrar datos, por ejemplo, tablas de clasificación, colas de prioridad o análisis basados en el tiempo con ordenamiento basado en puntuación.
Función pub/sub para publicar mensajes en canales y suscribirse para recibirlos. Útil para notificaciones en tiempo real, aplicaciones de chat o para distribuir actualizaciones a múltiples clientes.
Herramientas streams para agregar, leer y eliminar datos de flujos. Útiles para la generación de eventos, feeds de actividad o registro de datos de sensores con compatibilidad con grupos de consumidores.
Herramientas JSON para almacenar, recuperar y manipular documentos JSON en Redis. Útiles para estructuras de datos anidadas complejas, bases de datos de documentos o gestión de configuración con acceso basado en rutas.

Herramientas adicionales.

Herramientas query engine para administrar índices vectoriales y realizar búsquedas vectoriales
Herramienta server management para recuperar información sobre la base de datos.

Instalación

Instalación mediante herrería

Para instalar Redis MCP Server para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install @redis/mcp-redis --client claude

Instalación manual

# Clone the repository
git clone https://github.com/redis/mcp-redis.git
cd mcp-redis

# Install dependencies using uv
uv venv
source .venv/bin/activate
uv sync

Configuración

Para configurar este servidor Redis MCP, tenga en cuenta las siguientes variables de entorno:

Nombre	Descripción	Valor predeterminado
`REDIS_HOST`	IP o nombre de host de Redis	`"127.0.0.1"`
`REDIS_PORT`	Puerto Redis	`6379`
`REDIS_USERNAME`	Nombre de usuario de la base de datos predeterminada	`"default"`
`REDIS_PWD`	Contraseña de base de datos predeterminada	""
`REDIS_SSL`	Habilita o deshabilita SSL/TLS	`False`
`REDIS_CA_PATH`	Certificado CA para verificar el servidor	Ninguno
`REDIS_SSL_KEYFILE`	Archivo de clave privada del cliente para la autenticación del cliente	Ninguno
`REDIS_SSL_CERTFILE`	Archivo de certificado del cliente para la autenticación del cliente	Ninguno
`REDIS_CERT_REQS`	Si el cliente debe verificar el certificado del servidor	`"required"`
`REDIS_CA_CERTS`	Ruta al archivo de certificados de CA de confianza	Ninguno
`REDIS_CLUSTER_MODE`	Habilitar el modo Redis Cluster	`False`

Integración con el SDK de OpenAI Agents

Integre este servidor MCP con el SDK de OpenAI Agents. Consulte la documentación para obtener más información sobre la integración del SDK con MCP.

Instalar el SDK de Python.

pip install openai-agents

Configurar el token OpenAI:

export OPENAI_API_KEY="<openai_token>"

Y ejecuta la aplicación .

python3.13 redis_assistant.py 

Puede solucionar problemas en los flujos de trabajo de sus agentes utilizando el panel de OpenAI .

Integración con Claude Desktop

Puede configurar Claude Desktop para utilizar este servidor MCP.

Especifique sus credenciales de Redis y la configuración de TLS
Recupere la ruta completa de su comando uv (por ejemplo, which uv )
Editar el archivo de configuración claude_desktop_config.json
- en un MacOS, en ~/Library/Application\ Support/Claude/

{
    "mcpServers": {
        "redis": {
            "command": "<full_path_uv_command>",
            "args": [
                "--directory",
                "<your_mcp_server_directory>",
                "run",
                "src/main.py"
            ],
            "env": {
                "REDIS_HOST": "<your_redis_database_hostname>",
                "REDIS_PORT": "<your_redis_database_port>",
                "REDIS_PSW": "<your_redis_database_password>",
                "REDIS_SSL": True|False,
                "REDIS_CA_PATH": "<your_redis_ca_path>",
                "REDIS_CLUSTER_MODE": True|False
            }
        }
    }
}

Puedes solucionar problemas siguiendo el archivo de registro.

tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-redis.log

Pruebas

Puede utilizar el Inspector MCP para la depuración visual de este servidor MCP.

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run src/main.py

Ejemplos de casos de uso

Asistentes de IA : permiten que los LLM obtengan, almacenen y procesen datos en Redis.
Chatbots y agentes virtuales : recupere datos de sesión, administre colas y personalice respuestas.
Búsqueda y análisis de datos : consulte Redis para obtener información en tiempo real y búsquedas rápidas .
Procesamiento de eventos : administre flujos de eventos con Redis Streams .

Contribuyendo

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Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT .

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