Servidor Redis MCP - Detalles del Proyecto

Resumen del Proyecto

El servidor Redis MCP es un servidor de Protocolo de Contenido de Modelos (Model Content Protocol, MCP) desarrollado oficialmente por Redis, que proporciona una interfaz de lenguaje natural para aplicaciones de agentes de IA, permitiéndoles administrar y buscar datos en Redis de manera eficiente. Este proyecto se integra perfectamente con los clientes MCP, admitiendo flujos de trabajo impulsados por IA que interactúan con datos estructurados y no estructurados en Redis.

Dirección del Proyecto: https://github.com/redis/mcp-redis

Características Principales

🤖 Consultas en Lenguaje Natural

• Permite a los agentes de IA consultar y actualizar datos de Redis utilizando lenguaje natural.
• Puede procesar instrucciones en lenguaje natural como "Almacena toda la conversación en un stream", "Cachea este elemento", "Almacena la sesión con un tiempo de expiración".

🔗 Integración MCP Fluida

• Compatible con cualquier cliente MCP, permitiendo una comunicación fluida.
• Soporta protocolos de transporte stdio y SSE.

📊 Soporte Integral de Redis

Soporta todas las principales estructuras de datos de Redis:

• Cadenas (String): Almacena valores de configuración simples, datos de sesión o respuestas en caché.
• Hashes (Hash): Almacena pares campo-valor, soporta el almacenamiento de incrustaciones vectoriales.
• Listas (List): Colas, intermediarios de mensajes o mantenimiento de listas de operaciones recientes.
• Conjuntos (Set): Rastrea valores únicos, soporta operaciones de conjuntos.
• Conjuntos Ordenados (Sorted Set): Tablas de clasificación, colas de prioridad, análisis basados en el tiempo.
• Publicación/Suscripción (Pub/Sub): Notificaciones en tiempo real, aplicaciones de chat, distribución de actualizaciones.
• Streams (Streams): Seguimiento de eventos, fuentes de actividad, registro de datos de sensores.
• JSON: Estructuras de datos anidadas complejas, bases de datos de documentos.

🔍 Búsqueda y Filtrado

• Soporta la recuperación y búsqueda eficiente de datos.
• Gestión de índices vectoriales y funcionalidad de búsqueda vectorial.
• Herramientas de motor de consulta.

⚡ Alto Rendimiento y Ligero

• Diseñado para operaciones de datos de alto rendimiento.
• Arquitectura escalable.

Instalación y Configuración

Requisitos del Entorno

• Python 3.13+
• Administrador de paquetes uv
• Servidor Redis

Pasos de Instalación

# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/redis/mcp-redis.git
cd mcp-redis

# Instalar dependencias usando uv
uv venv
source .venv/bin/activate
uv sync

Configuración de Variables de Entorno

Nombre de la Variable	Descripción	Valor Predeterminado
REDIS_HOST	IP o nombre de host de Redis	"127.0.0.1"
REDIS_PORT	Puerto de Redis	6379
REDIS_USERNAME	Nombre de usuario de la base de datos	"default"
REDIS_PWD	Contraseña de la base de datos	""
REDIS_SSL	Habilitar/Deshabilitar SSL/TLS	False
REDIS_CA_PATH	Ruta del certificado CA	None
REDIS_SSL_KEYFILE	Archivo de clave privada del cliente	None
REDIS_SSL_CERTFILE	Archivo de certificado del cliente	None
REDIS_CERT_REQS	Si se verifican los certificados del servidor	"required"
REDIS_CA_CERTS	Ruta del archivo de certificados CA de confianza	None
REDIS_CLUSTER_MODE	Habilitar el modo de clúster de Redis	False
MCP_TRANSPORT	Protocolo de transporte (stdio/sse)	stdio

Métodos de Despliegue

1. Modo de Proceso Local (Predeterminado)

# Usar transporte stdio
uv run src/main.py

2. Modo de Servicio de Red

# Configurar transporte SSE
export MCP_TRANSPORT="sse"
uv run src/main.py

# Probar el servidor
curl -i http://127.0.0.1:8000/sse

3. Despliegue con Docker

# Construir la imagen
docker build -t mcp-redis .

# Ejecutar el contenedor
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

Métodos de Integración

Integración con Claude Desktop

Editar el archivo claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "redis": {
      "command": "<ruta completa al comando uv>",
      "args": [
        "--directory",
        "<directorio del servidor MCP>",
        "run",
        "src/main.py"
      ],
      "env": {
        "REDIS_HOST": "<nombre de host de Redis>",
        "REDIS_PORT": "<puerto de Redis>",
        "REDIS_PWD": "<contraseña de Redis>",
        "REDIS_SSL": true,
        "REDIS_CA_PATH": "<ruta del certificado CA>"
      }
    }
  }
}

Integración con VS Code

Habilitar el modo proxy y configurar mcp.json:

{
  "servers": {
    "redis": {
      "type": "stdio",
      "command": "<ruta completa al comando uv>",
      "args": [
        "--directory",
        "<directorio del servidor MCP>",
        "run",
        "src/main.py"
      ],
      "env": {
        "REDIS_HOST": "<nombre de host de Redis>",
        "REDIS_PORT": "<puerto de Redis>",
        "REDIS_USERNAME": "<nombre de usuario de Redis>",
        "REDIS_PWD": "<contraseña de Redis>"
      }
    }
  }
}

Integración con OpenAI Agent SDK

# Instalar el SDK
pip install openai-agents

# Configurar la clave API
export OPENAI_API_KEY="<openai_token>"

# Ejecutar la aplicación
python3.13 redis_assistant.py

Despliegue Automatizado (Smithery)

# Usar Smithery para configurar automáticamente Claude Desktop
npx -y @smithery/cli install @redis/mcp-redis --client claude

Casos de Uso

🤖 Asistentes de IA

• Permite a los modelos de lenguaje grandes obtener, almacenar y procesar datos en Redis.
• Implementa la gestión y consulta inteligente de datos.

💬 Chatbots y Agentes Virtuales

• Recupera datos de sesión.
• Gestiona colas de mensajes.
• Personaliza respuestas.

📈 Búsqueda y Análisis de Datos

• Consultas de información en tiempo real.
• Búsqueda rápida de datos.
• Búsqueda de similitud vectorial.

🔄 Procesamiento de Eventos

• Utiliza Redis Streams para gestionar flujos de eventos.
• Procesamiento de datos en tiempo real.
• Seguimiento de eventos.

Depuración y Solución de Problemas

Inspector MCP

# Depuración visual
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run src/main.py

Monitorización de Registros

# Monitorizar los registros de Claude
tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-redis.log

Panel de Control de OpenAI

Se puede solucionar problemas de flujos de trabajo de agentes a través del Panel de Control de OpenAI.

Desarrollo y Contribución

Proceso de Contribución

1. Hacer un fork del repositorio.
2. Crear una nueva rama (feature-branch).
3. Enviar los cambios.
4. Subir a la rama y enviar un PR.

Pila Tecnológica

• Lenguaje: Python 3.13+
• Gestión de Paquetes: uv
• Protocolo: MCP (Model Content Protocol)
• Base de Datos: Redis
• Contenedorización: Docker

Licencia y Soporte

• Licencia: MIT License
• Soporte Técnico: Obtener ayuda a través de GitHub Issues

Resumen

El servidor Redis MCP es una herramienta poderosa que une la brecha entre los agentes de IA y la base de datos Redis, permitiendo que las aplicaciones de IA gestionen y consulten datos de manera más inteligente a través de una interfaz de lenguaje natural. Ya sea que se trate de construir asistentes inteligentes, chatbots o realizar análisis de datos en tiempo real, este proyecto proporciona una solución confiable y eficiente.

Su diseño modular, el rico soporte de estructuras de datos de Redis y los múltiples métodos de despliegue lo hacen adecuado para una variedad de escenarios, desde proyectos pequeños hasta aplicaciones de nivel empresarial. A través de la integración con plataformas principales como Claude, VS Code, OpenAI, los desarrolladores pueden integrar fácilmente la poderosa funcionalidad de Redis en sus aplicaciones impulsadas por IA.

Todos los detalles, por favor, consulte el sitio web oficial (https://github.com/redis/mcp-redis)