Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh

Redis MCP Server

Official
by redis
OverviewInspectSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Hybrid
MIT License
347

Redis MCP サーバー

ライセンス: MIT Pythonバージョン 鍛冶屋のバッジ

概要

Redis MCPサーバーは、エージェントアプリケーションがRedis内のデータを効率的に管理・検索できるように設計された自然言語インターフェースです。MCP （Model Content Protocol）クライアントとシームレスに統合され、AI駆動型ワークフローがRedis内の構造化データと非構造化データを操作することを可能にします。このMCPサーバーを使用すると、次のような質問が可能になります。

  • 「会話全体をストリームに保存する」

  • 「このアイテムをキャッシュする」

  • 「有効期限付きでセッションを保存する」

  • 「このベクトルをインデックスして検索する」

Related MCP server: MCP Server

特徴

  • 自然言語クエリ: AI エージェントが自然言語を使用して Redis をクエリおよび更新できるようにします。

  • シームレスな MCP 統合: あらゆるMCP クライアントと連携してスムーズな通信を実現します。

  • 完全な Redis サポート:ハッシュ、リスト、セット、ソートされたセット、ストリームなどを処理します。

  • 検索とフィルタリング: Redis での効率的なデータ取得と検索をサポートします。

  • スケーラブルで軽量:高性能なデータ操作向けに設計されています。

ツール

この MCP サーバーは、Redis に保存されているデータを管理するためのツールを提供します。

  • 有効期限付きの文字列を設定、取得するためのstringツールです。シンプルな設定値、セッションデータ、レスポンスのキャッシュなどを保存するのに役立ちます。

  • hashツールは、単一のキー内にフィールドと値のペアを格納します。ハッシュはベクトル埋め込みを格納できます。複数の属性を持つオブジェクト、ユーザープロファイル、製品情報など、フィールドに個別にアクセスできるオブジェクトを表すのに役立ちます。

  • アイテムの追加と削除といった一般的な操作を備えたlistツール。キュー、メッセージブローカー、または最新のアクションのリスト管理に役立ちます。

  • セットメンバーを追加、削除、一覧表示するためのsetツール。ユーザーIDやタグなどの一意の値を追跡したり、積集合などのセット演算を実行したりするのに役立ちます。

  • リーダーボード、優先キュー、スコアベースの順序付けによる時間ベースの分析などのデータを管理するためsorted setツール。

  • メッセージをチャネルにパブリッシュし、サブスクライブして受信するためのpub/sub機能。リアルタイム通知、チャットアプリケーション、複数のクライアントへの更新配信などに役立ちます。

  • データストリームへの追加、読み取り、削除を行うためのstreamsツール。イベントソーシング、アクティビティフィード、コンシューマーグループのサポートによるセンサーデータロギングに役立ちます。

  • RedisでJSONドキュメントを保存、取得、操作するためのJSONツール。複雑なネストされたデータ構造、ドキュメントデータベース、パスベースのアクセスによる構成管理に役立ちます。

追加ツール。

  • ベクトルインデックスを管理し、ベクトル検索を実行するためのquery engineツール

  • データベースに関する情報を取得するためserver managementツール

インストール

サーバーをインストールするには、次の手順に従ってください。

# Clone the repository git clone https://github.com/redis/mcp-redis.git cd mcp-redis # Install dependencies using uv uv venv source .venv/bin/activate uv sync

構成

この Redis MCP サーバーを構成するには、次の環境変数を考慮してください。

名前

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

デフォルトのデータベースユーザー名

"default"

REDIS_PWD

デフォルトのデータベースパスワード

「」

REDIS_SSL

SSL/TLS を有効または無効にする

False

REDIS_CA_PATH

サーバーの検証用のCA証明書

なし

REDIS_SSL_KEYFILE

クライアント認証用のクライアントの秘密鍵ファイル

なし

REDIS_SSL_CERTFILE

クライアント認証用のクライアント証明書ファイル

なし

REDIS_CERT_REQS

クライアントがサーバーの証明書を検証するかどうか

"required"

REDIS_CA_CERTS

信頼されたCA証明書ファイルへのパス

なし

REDIS_CLUSTER_MODE

Redis クラスターモードを有効にする

False

MCP_TRANSPORT

stdio

または

sse

トランスポートを使用する

stdio

輸送

このMCPサーバーは、リクエストをローカルで処理するように設定できます。プロセスとして実行され、 stdinおよびstdoutを介してMCPクライアントと通信します。これがデフォルトの設定です。sse sseポートも設定可能で、サーバーをネットワーク経由で利用できるようになります。MCP_TRANSPORT変数MCP_TRANSPORT適切に設定してください。

export MCP_TRANSPORT="sse"

次にサーバーを起動します。

uv run src/main.py

サーバーをテストします。

curl -i http://127.0.0.1:8000/sse HTTP/1.1 200 OK

お気に入りのツールやクライアントと統合できます。GitHub Copilot の VS Code 構成は次のとおりです。

"mcp": { "servers": { "redis-mcp": { "type": "sse", "url": "http://127.0.0.1:8000/sse" }, } },

OpenAIエージェントSDKとの統合

このMCPサーバーをOpenAI Agents SDKと統合します。SDKとMCPの統合の詳細については、ドキュメントをご覧ください。

Python SDK をインストールします。

pip install openai-agents

OpenAI トークンを設定します。

export OPENAI_API_KEY="<openai_token>"

そしてアプリケーションを実行します。

python3.13 redis_assistant.py

OpenAI ダッシュボードを使用してエージェントのワークフローをトラブルシューティングできます。

Claude Desktopとの統合

スミザリー経由

Smithery によってデプロイされたRedis MCP サーバーをテストする場合は、Claude Desktop を自動的に構成できます。

npx -y @smithery/cli install @redis/mcp-redis --client claude

プロンプトに従ってサーバーの設定とRedisへの接続に必要な情報を入力します（例：Redis Cloudデータベースを使用）。この手順により、 claude_desktop_config.json設定ファイルに適切な設定が作成されます。

手動設定

この MCP サーバーを使用するように Claude Desktop を構成できます。

  1. Redisの認証情報とTLS設定を指定する

  2. uvコマンドのフルパスを取得します (例: which uv )

  3. claude_desktop_config.json設定ファイルを編集します。

    • MacOSの場合、 ~/Library/Application\ Support/Claude/

{ "mcpServers": { "redis": { "command": "<full_path_uv_command>", "args": [ "--directory", "<your_mcp_server_directory>", "run", "src/main.py" ], "env": { "REDIS_HOST": "<your_redis_database_hostname>", "REDIS_PORT": "<your_redis_database_port>", "REDIS_PWD": "<your_redis_database_password>", "REDIS_SSL": True|False, "REDIS_CA_PATH": "<your_redis_ca_path>", "REDIS_CLUSTER_MODE": True|False } } } }

Dockerでの使用

このサーバーのDocker化されたデプロイメントを使用できます。独自のイメージを作成することも、公式のRedis MCP Dockerイメージを使用することもできます。

独自のイメージをビルドしたい場合は、Redis MCP Server が Dockerfile を提供しています。以下のコマンドでこのサーバーのイメージをビルドします。

docker build -t mcp-redis .

最後に、Claude Desktop が起動時にコンテナを作成するように設定します。claude_desktop_config.json claude_desktop_config.json編集し、以下のコードを追加します。

{ "mcpServers": { "redis": { "command": "docker", "args": ["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"] } } }

公式のRedis MCP Dockerイメージを使用するには、イメージ名 (上記の例ではmcp-redis ) をmcp/redisに置き換えるだけです。

トラブルシューティング

ログ ファイルを追跡することで、問題をトラブルシューティングできます。

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

VS Codeとの統合

VS Code で Redis MCP サーバーを使用するには、次のものが必要です。

  1. エージェントモードツールを有効にsettings.jsonます。settings.json に以下の行を追加します。

{ "chat.agent.enabled": true }

  1. Redis MCP サーバー構成をmcp.jsonまたはsettings.jsonに追加します。

// Example .vscode/mcp.json { "servers": { "redis": { "type": "stdio", "command": "<full_path_uv_command>", "args": [ "--directory", "<your_mcp_server_directory>", "run", "src/main.py" ], "env": { "REDIS_HOST": "<your_redis_database_hostname>", "REDIS_PORT": "<your_redis_database_port>", "REDIS_USERNAME": "<your_redis_database_username>", "REDIS_PWD": "<your_redis_database_password>", } } } }
// Example settings.json { "mcp": { "servers": { "redis": { "type": "stdio", "command": "<full_path_uv_command>", "args": [ "--directory", "<your_mcp_server_directory>", "run", "src/main.py" ], "env": { "REDIS_HOST": "<your_redis_database_hostname>", "REDIS_PORT": "<your_redis_database_port>", "REDIS_USERNAME": "<your_redis_database_username>", "REDIS_PWD": "<your_redis_database_password>", } } } } }

詳細については、 VS Code のドキュメントを参照してください。

テスト

MCP インスペクターを使用すると、この MCP サーバーを視覚的にデバッグできます。

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run src/main.py

使用例

  • AI アシスタント: LLM が Redis でデータを取得、保存、処理できるようにします。

  • チャットボットと仮想エージェント: セッション データを取得し、キューを管理し、応答をパーソナライズします。

  • データ検索と分析:リアルタイムの分析情報と高速検索のために Redis をクエリします。

  • イベント処理: Redis Streamsを使用してイベント ストリームを管理します。

貢献

  1. リポジトリをフォークする

  2. 新しいブランチを作成する ( feature-branch )

  3. 変更をコミットする

  4. ブランチにプッシュして PR を送信してください。

ライセンス

このプロジェクトはMIT ライセンスに基づいてライセンスされています。

バッジ

接触

ご質問やサポートについては、 GitHub Issuesからお問い合わせください。

One-click Deploy
A
security – no known vulnerabilities
-
license - not tested
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

Resources

Tools

View all tools

Appeared in Searches

New MCP Servers

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/redis/mcp-redis'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server