Redis MCPサーバーは、Redis公式が開発したモデルコンテンツプロトコル（Model Content Protocol: MCP）サーバーであり、AIエージェントアプリケーションに自然言語インターフェースを提供し、Redis内のデータを効率的に管理および検索できるようにします。このプロジェクトはMCPクライアントとシームレスに統合されており、AI駆動のワークフローとRedis内の構造化および非構造化データとのインタラクションをサポートします。
プロジェクトアドレス: https://github.com/redis/mcp-redis
Redisのすべての主要なデータ構造をサポート：
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/redis/mcp-redis.git
cd mcp-redis
# uvを使用して依存関係をインストール
uv venv
source .venv/bin/activate
uv sync
| 変数名 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
REDIS_HOST |
Redis IPまたはホスト名 | "127.0.0.1" |
REDIS_PORT |
Redisポート | 6379 |
REDIS_USERNAME |
データベースユーザー名 | "default" |
REDIS_PWD |
データベースパスワード | "" |
REDIS_SSL |
SSL/TLSの有効/無効 | False |
REDIS_CA_PATH |
CA証明書パス | None |
REDIS_SSL_KEYFILE |
クライアント秘密鍵ファイル | None |
REDIS_SSL_CERTFILE |
クライアント証明書ファイル | None |
REDIS_CERT_REQS |
サーバー証明書を検証するかどうか | "required" |
REDIS_CA_CERTS |
信頼できるCA証明書ファイルパス | None |
REDIS_CLUSTER_MODE |
Redisクラスタモードを有効にする | False |
MCP_TRANSPORT |
トランスポートプロトコル(stdio/sse) | stdio |
# stdioトランスポートを使用
uv run src/main.py
# SSEトランスポートを設定
export MCP_TRANSPORT="sse"
uv run src/main.py
# サーバーをテスト
curl -i http://127.0.0.1:8000/sse
# イメージをビルド
docker build -t mcp-redis .
# コンテナを実行
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
claude_desktop_config.jsonファイルを編集：
{
"mcpServers": {
"redis": {
"command": "<uvコマンドのフルパス>",
"args": [
"--directory",
"<MCPサーバーディレクトリ>",
"run",
"src/main.py"
],
"env": {
"REDIS_HOST": "<Redisホスト名>",
"REDIS_PORT": "<Redisポート>",
"REDIS_PWD": "<Redisパスワード>",
"REDIS_SSL": true,
"REDIS_CA_PATH": "<CA証明書パス>"
}
}
}
}
プロキシモードを有効にし、mcp.jsonを設定：
{
"servers": {
"redis": {
"type": "stdio",
"command": "<uvコマンドのフルパス>",
"args": [
"--directory",
"<MCPサーバーディレクトリ>",
"run",
"src/main.py"
],
"env": {
"REDIS_HOST": "<Redisホスト名>",
"REDIS_PORT": "<Redisポート>",
"REDIS_USERNAME": "<Redisユーザー名>",
"REDIS_PWD": "<Redisパスワード>"
}
}
}
}
# SDKをインストール
pip install openai-agents
# APIキーを設定
export OPENAI_API_KEY="<openai_token>"
# アプリケーションを実行
python3.13 redis_assistant.py
# Smitheryを使用してClaude Desktopを自動構成
npx -y @smithery/cli install @redis/mcp-redis --client claude
# 可視化デバッグ
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run src/main.py
# Claudeログを監視
tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-redis.log
OpenAIダッシュボードを通じて、エージェントワークフローのトラブルシューティングを行うことができます。
feature-branch)Redis MCPサーバーは、AIエージェントとRedisデータベース間のギャップを埋める強力なツールであり、自然言語インターフェースを通じてAIアプリケーションがよりインテリジェントにデータを管理およびクエリできるようにします。インテリジェントアシスタント、チャットボットの構築、またはリアルタイムデータ分析の実行など、このプロジェクトは信頼性が高く効率的なソリューションを提供します。
そのモジュール式の設計、豊富なRedisデータ構造のサポート、および複数のデプロイメント方法により、小規模プロジェクトからエンタープライズレベルのアプリケーションまで、さまざまなシナリオに適しています。Claude、VS Code、OpenAIなどの主要プラットフォームとの統合により、開発者はRedisの強力な機能をAI駆動アプリケーションに簡単に組み込むことができます。