Servidor Redis MCP - Detalhes do Projeto

Visão Geral do Projeto

O Servidor Redis MCP é um servidor Model Content Protocol (MCP) desenvolvido oficialmente pela Redis, que fornece uma interface de linguagem natural para aplicações de agentes de IA, permitindo que gerenciem e pesquisem dados no Redis de forma eficiente. Este projeto integra-se perfeitamente com clientes MCP, suportando fluxos de trabalho orientados por IA para interagir com dados estruturados e não estruturados no Redis.

Endereço do Projeto: https://github.com/redis/mcp-redis

Principais Características

🤖 Consultas em Linguagem Natural

• Suporta agentes de IA para consultar e atualizar dados do Redis usando linguagem natural
• Pode processar instruções em linguagem natural como "Armazenar toda a conversa em um stream", "Cachear este item", "Armazenar a sessão com um tempo de expiração"

🔗 Integração MCP Perfeita

• Compatível com qualquer cliente MCP, permitindo uma comunicação fluida
• Suporta protocolos de transporte stdio e SSE

📊 Suporte Abrangente ao Redis

Suporta todas as principais estruturas de dados do Redis:

• String (Cadeia de Caracteres): Armazena valores de configuração simples, dados de sessão ou respostas em cache
• Hash: Armazena pares campo-valor, suportando armazenamento de embeddings vetoriais
• List (Lista): Filas, message brokers ou manutenção de listas de operações recentes
• Set (Conjunto): Rastreamento de valores únicos, suportando operações de conjunto
• Sorted Set (Conjunto Ordenado): Rankings, filas de prioridade, análise baseada em tempo
• Pub/Sub (Publicação/Subscrição): Notificações em tempo real, aplicações de chat, distribuição de atualizações
• Streams (Fluxos): Event sourcing, feeds de atividade, registro de dados de sensores
• JSON: Estruturas de dados aninhadas complexas, banco de dados de documentos

🔍 Pesquisa e Filtragem

• Suporta recuperação e pesquisa de dados eficientes
• Gerenciamento de índice vetorial e funcionalidades de pesquisa vetorial
• Ferramentas de engine de consulta

⚡ Alto Desempenho e Leve

• Projetado para operações de dados de alto desempenho
• Arquitetura escalável

Instalação e Configuração

Requisitos de Ambiente

• Python 3.13+
• Gerenciador de pacotes uv
• Servidor Redis

Passos de Instalação

# Clonar o repositório
git clone https://github.com/redis/mcp-redis.git
cd mcp-redis

# Usar uv para instalar as dependências
uv venv
source .venv/bin/activate
uv sync

Configuração de Variáveis de Ambiente

Variável	Descrição	Valor Padrão
REDIS_HOST	IP ou nome do host do Redis	"127.0.0.1"
REDIS_PORT	Porta do Redis	6379
REDIS_USERNAME	Nome de usuário do banco de dados	"default"
REDIS_PWD	Senha do banco de dados	""
REDIS_SSL	Ativar/Desativar SSL/TLS	False
REDIS_CA_PATH	Caminho para o certificado CA	None
REDIS_SSL_KEYFILE	Arquivo de chave privada do cliente	None
REDIS_SSL_CERTFILE	Arquivo de certificado do cliente	None
REDIS_CERT_REQS	Se deve verificar o certificado do servidor	"required"
REDIS_CA_CERTS	Caminho para o arquivo de certificados CA confiáveis	None
REDIS_CLUSTER_MODE	Ativar o modo de cluster do Redis	False
MCP_TRANSPORT	Protocolo de transporte (stdio/sse)	stdio

Métodos de Implantação

1. Modo de Processo Local (Padrão)

# Usar transporte stdio
uv run src/main.py

2. Modo de Serviço de Rede

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

# Testar o servidor
curl -i http://127.0.0.1:8000/sse

3. Implantação com Docker

# Construir a imagem
docker build -t mcp-redis .

# Executar o contêiner
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 Integração

Integração com Claude Desktop

Editar o arquivo claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "redis": {
      "command": "<caminho completo para o comando uv>",
      "args": [
        "--directory",
        "<diretório do servidor MCP>",
        "run",
        "src/main.py"
      ],
      "env": {
        "REDIS_HOST": "<Nome do host do Redis>",
        "REDIS_PORT": "<Porta do Redis>",
        "REDIS_PWD": "<Senha do Redis>",
        "REDIS_SSL": true,
        "REDIS_CA_PATH": "<Caminho para o certificado CA>"
      }
    }
  }
}

Integração com VS Code

Ativar o modo de proxy e configurar mcp.json:

{
  "servers": {
    "redis": {
      "type": "stdio",
      "command": "<caminho completo para o comando uv>",
      "args": [
        "--directory",
        "<diretório do servidor MCP>",
        "run",
        "src/main.py"
      ],
      "env": {
        "REDIS_HOST": "<Nome do host do Redis>",
        "REDIS_PORT": "<Porta do Redis>",
        "REDIS_USERNAME": "<Nome de usuário do Redis>",
        "REDIS_PWD": "<Senha do Redis>"
      }
    }
  }
}

Integração com OpenAI Agent SDK

# Instalar o SDK
pip install openai-agents

# Configurar a chave da API
export OPENAI_API_KEY="<openai_token>"

# Executar a aplicação
python3.13 redis_assistant.py

Implantação Automatizada (Smithery)

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

Casos de Uso

🤖 Assistente de IA

• Permitir que grandes modelos de linguagem obtenham, armazenem e processem dados no Redis
• Implementar gerenciamento e consulta de dados inteligentes

💬 Chatbots e Agentes Virtuais

• Recuperar dados de sessão
• Gerenciar filas de mensagens
• Personalizar respostas

📈 Pesquisa e Análise de Dados

• Consultas de insights em tempo real
• Busca rápida de dados
• Pesquisa de similaridade vetorial

🔄 Processamento de Eventos

• Usar streams do Redis para gerenciar fluxos de eventos
• Processamento de dados em tempo real
• Event sourcing

Depuração e Solução de Problemas

Inspetor MCP

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

Monitoramento de Logs

# Monitorar os logs do Claude
tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-redis.log

Painel do OpenAI

A solução de problemas do fluxo de trabalho do agente pode ser feita através do Painel do OpenAI.

Desenvolvimento e Contribuição

Processo de Contribuição

1. Fazer um fork do repositório
2. Criar uma nova branch (feature-branch)
3. Enviar as alterações
4. Enviar para a branch e submeter um PR

Stack Tecnológico

• Linguagem: Python 3.13+
• Gerenciamento de Pacotes: uv
• Protocolo: MCP (Model Content Protocol)
• Banco de Dados: Redis
• Containerização: Docker

Licença e Suporte

• Licença: MIT License
• Suporte Técnico: Obtenha ajuda através do GitHub Issues

Resumo

O Servidor Redis MCP é uma ferramenta poderosa que preenche a lacuna entre agentes de IA e o banco de dados Redis, permitindo que aplicações de IA gerenciem e consultem dados de forma mais inteligente através de uma interface de linguagem natural. Seja para construir assistentes inteligentes, chatbots ou realizar análise de dados em tempo real, este projeto oferece uma solução confiável e eficiente.

Seu design modular, suporte a estruturas de dados ricas do Redis e múltiplos métodos de implantação o tornam adequado para uma variedade de cenários, desde pequenos projetos até aplicações de nível empresarial. Através da integração com plataformas populares como Claude, VS Code, OpenAI, os desenvolvedores podem facilmente integrar a poderosa funcionalidade do Redis em suas aplicações orientadas por IA.

Todos os detalhes devem ser confirmados no site oficial (https://github.com/redis/mcp-redis)