Redis MCP Server - Projektdetails

Projektübersicht

Der Redis MCP Server ist ein von Redis offiziell entwickelter Model Content Protocol (MCP) Server, der KI-Agenten-Anwendungen eine Schnittstelle in natürlicher Sprache bietet, um Daten in Redis effizient zu verwalten und zu durchsuchen. Das Projekt ist nahtlos in MCP-Clients integriert und unterstützt KI-gesteuerte Workflows zur Interaktion mit strukturierten und unstrukturierten Daten in Redis.

Projektadresse: https://github.com/redis/mcp-redis

Kernfunktionen

🤖 Abfragen in natürlicher Sprache

• Unterstützt KI-Agenten bei der Verwendung von Abfragen und Aktualisierungen von Redis-Daten in natürlicher Sprache
• Kann natürliche Sprachbefehle wie "Speichere die gesamte Konversation in einem Stream", "Cache dieses Element", "Speichere die Sitzung mit einem Ablaufdatum" verarbeiten

🔗 Nahtlose MCP-Integration

• Kompatibel mit jedem MCP-Client, um eine reibungslose Kommunikation zu gewährleisten
• Unterstützt die Übertragungsprotokolle stdio und SSE

📊 Umfassende Redis-Unterstützung

Unterstützt alle wichtigen Redis-Datenstrukturen:

• String (Zeichenkette): Speichert einfache Konfigurationswerte, Sitzungsdaten oder zwischengespeicherte Antworten
• Hash (Hashtabelle): Speichert Feld-Wert-Paare, unterstützt die Speicherung von Vektoreinbettungen
• List (Liste): Warteschlangen, Message Broker oder zur Pflege einer Liste der letzten Operationen
• Set (Menge): Verfolgt eindeutige Werte, unterstützt Mengenoperationen
• Sorted Set (Sortierte Menge): Ranglisten, Prioritätswarteschlangen, zeitbasierte Analysen
• Pub/Sub (Veröffentlichen/Abonnieren): Echtzeitbenachrichtigungen, Chat-Anwendungen, Verteilung von Aktualisierungen
• Streams (Datenströme): Event Sourcing, Aktivitätsfeeds, Sensordatenprotokollierung
• JSON: Komplexe, verschachtelte Datenstrukturen, Dokumentendatenbank

🔍 Suchen und Filtern

• Unterstützt effizienten Datenabruf und Suche
• Vektorindexverwaltung und Vektorsuchfunktionen
• Abfrage-Engine-Tools

⚡ Hohe Leistung und geringes Gewicht

• Speziell für hochperformante Datenoperationen entwickelt
• Skalierbare Architektur

Installation und Konfiguration

Systemanforderungen

• Python 3.13+
• uv Paketmanager
• Redis Server

Installationsschritte

# Repository klonen
git clone https://github.com/redis/mcp-redis.git
cd mcp-redis

# Abhängigkeiten mit uv installieren
uv venv
source .venv/bin/activate
uv sync

Konfiguration der Umgebungsvariablen

Variablenname	Beschreibung	Standardwert
REDIS_HOST	Redis IP oder Hostname	"127.0.0.1"
REDIS_PORT	Redis Port	6379
REDIS_USERNAME	Datenbank Benutzername	"default"
REDIS_PWD	Datenbank Passwort	""
REDIS_SSL	SSL/TLS aktivieren/deaktivieren	False
REDIS_CA_PATH	CA-Zertifikatspfad	None
REDIS_SSL_KEYFILE	Client-Privatschlüsseldatei	None
REDIS_SSL_CERTFILE	Client-Zertifikatsdatei	None
REDIS_CERT_REQS	Soll das Serverzertifikat überprüft werden?	"required"
REDIS_CA_CERTS	Pfad zu vertrauenswürdigen CA-Zertifikatsdateien	None
REDIS_CLUSTER_MODE	Redis Cluster Modus aktivieren	False
MCP_TRANSPORT	Übertragungsprotokoll (stdio/sse)	stdio

Bereitstellungsmethoden

1. Lokaler Prozess (Standard)

# Verwendung von stdio-Übertragung
uv run src/main.py

2. Netzwerkdienst

# SSE-Übertragung einstellen
export MCP_TRANSPORT="sse"
uv run src/main.py

# Server testen
curl -i http://127.0.0.1:8000/sse

3. Docker-Bereitstellung

# Image erstellen
docker build -t mcp-redis .

# Container ausführen
docker run --rm --name redis-mcp-server -i \
  -e REDIS_HOST=<redis_hostname> \
  -e REDIS_PORT=<redis_port> \
  -e REDIS_USERNAME=<redis_username> \
  -e REDIS_PWD=<redis_password> \
  mcp-redis

Integrationsmethoden

Claude Desktop Integration

Bearbeiten Sie die Datei claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "redis": {
      "command": "<Vollständiger Pfad zum uv-Befehl>",
      "args": [
        "--directory",
        "<MCP Server Verzeichnis>",
        "run",
        "src/main.py"
      ],
      "env": {
        "REDIS_HOST": "<Redis Hostname>",
        "REDIS_PORT": "<Redis Port>",
        "REDIS_PWD": "<Redis Passwort>",
        "REDIS_SSL": true,
        "REDIS_CA_PATH": "<CA-Zertifikatspfad>"
      }
    }
  }
}

VS Code Integration

Aktivieren Sie den Proxy-Modus und konfigurieren Sie mcp.json:

{
  "servers": {
    "redis": {
      "type": "stdio",
      "command": "<Vollständiger Pfad zum uv-Befehl>",
      "args": [
        "--directory",
        "<MCP Server Verzeichnis>",
        "run",
        "src/main.py"
      ],
      "env": {
        "REDIS_HOST": "<Redis Hostname>",
        "REDIS_PORT": "<Redis Port>",
        "REDIS_USERNAME": "<Redis Benutzername>",
        "REDIS_PWD": "<Redis Passwort>"
      }
    }
  }
}

OpenAI Agent SDK Integration

# SDK installieren
pip install openai-agents

# API-Schlüssel konfigurieren
export OPENAI_API_KEY="<openai_token>"

# Anwendung ausführen
python3.13 redis_assistant.py

Automatisierte Bereitstellung (Smithery)

# Verwenden Sie Smithery, um Claude Desktop automatisch zu konfigurieren
npx -y @smithery/cli install @redis/mcp-redis --client claude

Anwendungsfälle

🤖 KI-Assistent

• Ermöglichen Sie großen Sprachmodellen, Daten in Redis abzurufen, zu speichern und zu verarbeiten
• Intelligente Datenverwaltung und -abfrage implementieren

💬 Chatbots und virtuelle Agenten

• Abrufen von Konversationsdaten
• Verwalten von Nachrichtenwarteschlangen
• Personalisierte Antworten

📈 Datensuche und -analyse

• Echtzeit-Einblicksabfragen
• Schnelle Datensuche
• Vektorähnlichkeitssuche

🔄 Ereignisverarbeitung

• Verwenden Sie Redis Streams, um Ereignisströme zu verwalten
• Echtzeit-Datenverarbeitung
• Event Sourcing

Debugging und Fehlerbehebung

MCP-Inspektor

# Visuelles Debugging
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run src/main.py

Protokollüberwachung

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

OpenAI-Dashboard

Die Fehlerbehebung für Agenten-Workflows kann über das OpenAI-Dashboard erfolgen.

Entwicklung und Beitrag

Beitragsprozess

1. Repository forken
2. Neuen Branch erstellen (feature-branch)
3. Änderungen committen
4. Zum Branch pushen und PR einreichen

Technologiestack

• Sprache: Python 3.13+
• Paketverwaltung: uv
• Protokoll: MCP (Model Content Protocol)
• Datenbank: Redis
• Containerisierung: Docker

Lizenz und Support

• Lizenz: MIT License
• Technischer Support: Hilfe erhalten Sie über GitHub Issues

Zusammenfassung

Der Redis MCP Server ist ein leistungsstarkes Tool, das die Lücke zwischen KI-Agenten und der Redis-Datenbank schließt und es KI-Anwendungen durch eine Schnittstelle in natürlicher Sprache ermöglicht, Daten intelligenter zu verwalten und abzufragen. Ob es sich um den Aufbau intelligenter Assistenten, Chatbots oder die Durchführung von Echtzeit-Datenanalysen handelt, dieses Projekt bietet eine zuverlässige und effiziente Lösung.

Sein modularer Aufbau, die umfangreiche Unterstützung von Redis-Datenstrukturen und die verschiedenen Bereitstellungsmethoden machen es für eine Vielzahl von Szenarien geeignet, von kleinen Projekten bis hin zu Anwendungen auf Unternehmensebene. Durch die Integration mit gängigen Plattformen wie Claude, VS Code und OpenAI können Entwickler die Leistungsfähigkeit von Redis einfach in ihre KI-gesteuerten Anwendungen integrieren.

Alle Details sind der offiziellen Website zu entnehmen (https://github.com/redis/mcp-redis)