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
Suporta todas as principais estruturas de dados do Redis:
# 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
| 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 |
# Usar transporte stdio
uv run src/main.py
# Configurar transporte SSE
export MCP_TRANSPORT="sse"
uv run src/main.py
# Testar o servidor
curl -i http://127.0.0.1:8000/sse
# 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
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>"
}
}
}
}
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>"
}
}
}
}
# 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
# Usar Smithery para configurar automaticamente o Claude Desktop
npx -y @smithery/cli install @redis/mcp-redis --client claude
# Depuração visual
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run src/main.py
# Monitorar os logs do Claude
tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-redis.log
A solução de problemas do fluxo de trabalho do agente pode ser feita através do Painel do OpenAI.
feature-branch)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.