Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh

Redis MCP Server

Official
by redis
OverviewInspectSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Hybrid
MIT License
347

Redis MCP 서버

라이센스: MIT 파이썬 버전 대장간 배지

개요

Redis MCP 서버는 에이전트 애플리케이션이 Redis에서 데이터를 효율적으로 관리하고 검색할 수 있도록 설계된 자연어 인터페이스 입니다. MCP(모델 콘텐츠 프로토콜) 클라이언트 와 완벽하게 통합되어 AI 기반 워크플로가 Redis의 정형 및 비정형 데이터와 상호 작용할 수 있도록 지원합니다. 이 MCP 서버를 사용하면 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.

  • "대화 전체를 스트림에 저장"

  • "이 항목을 캐시합니다"

  • "만료 시간을 지정하여 세션을 저장합니다"

  • "이 벡터를 인덱싱하고 검색하세요"

Related MCP server: MCP Server

특징

  • 자연어 쿼리 : AI 에이전트가 자연어를 사용하여 Redis를 쿼리하고 업데이트할 수 있도록 합니다.

  • 원활한 MCP 통합 : 원활한 커뮤니케이션을 위해 모든 MCP 클라이언트 와 호환됩니다.

  • 전체 Redis 지원 : 해시, 목록, 세트, 정렬된 세트, 스트림 등을 처리합니다.

  • 검색 및 필터링 : Redis에서 효율적인 데이터 검색 및 검색을 지원합니다.

  • 확장성 및 경량성 : 고성능 데이터 작업을 위해 설계되었습니다.

도구

이 MCP 서버는 Redis에 저장된 데이터를 관리하는 도구를 제공합니다.

  • 만료일이 포함된 문자열을 설정하고 가져오는 string 도구입니다. 간단한 설정 값, 세션 데이터 저장 또는 응답 캐싱에 유용합니다.

  • 단일 키 내에 필드-값 쌍을 저장하는 hash 도구입니다. 해시는 벡터 임베딩을 저장할 수 있습니다. 여러 속성을 가진 객체, 사용자 프로필 또는 필드에 개별적으로 액세스할 수 있는 제품 정보를 표현하는 데 유용합니다.

  • 항목을 추가하고 표시하는 일반적인 작업을 수행하는 도구 list . 대기열, 메시지 브로커 또는 최근 작업 목록을 유지하는 데 유용합니다.

  • 집합 구성원을 추가, 제거 및 나열하는 set 도구입니다. 사용자 ID나 태그와 같은 고유 값을 추적하고 교집합과 같은 집합 연산을 수행하는 데 유용합니다.

  • 리더보드, 우선순위 대기열 또는 점수 기반 순서를 갖춘 시간 기반 분석을 위한 데이터를 관리하기 위한 sorted set 도구입니다.

  • 채널에 메시지를 게시하고 구독하여 수신할 수 있는 pub/sub 기능입니다. 실시간 알림, 채팅 애플리케이션 또는 여러 클라이언트에 업데이트 배포에 유용합니다.

  • 데이터 스트림에 추가, 읽기, 삭제를 위한 streams 도구입니다. 이벤트 소싱, 활동 피드 또는 소비자 그룹 지원을 통한 센서 데이터 로깅에 유용합니다.

  • Redis에서 JSON 문서를 저장, 검색 및 조작하는 JSON 도구입니다. 복잡한 중첩 데이터 구조, 문서 데이터베이스 또는 경로 기반 액세스를 통한 구성 관리에 유용합니다.

추가 도구.

  • 벡터 인덱스를 관리하고 벡터 검색을 수행하는 query engine 도구

  • 데이터베이스에 대한 정보를 검색하는 server management 도구

설치

다음 지침에 따라 서버를 설치하세요.

지엑스피1

구성

이 Redis MCP 서버를 구성하려면 다음 환경 변수를 고려하세요.

이름

설명

기본값

REDIS_HOST

Redis IP 또는 호스트 이름

"127.0.0.1"

REDIS_PORT

레디스 포트

6379

REDIS_USERNAME

기본 데이터베이스 사용자 이름

"default"

REDIS_PWD

기본 데이터베이스 비밀번호

""

REDIS_SSL

SSL/TLS를 활성화하거나 비활성화합니다.

False

REDIS_CA_PATH

서버 확인을 위한 CA 인증서

없음

REDIS_SSL_KEYFILE

클라이언트 인증을 위한 클라이언트의 개인 키 파일

없음

REDIS_SSL_CERTFILE

클라이언트 인증을 위한 클라이언트 인증서 파일

없음

REDIS_CERT_REQS

클라이언트가 서버의 인증서를 검증해야 하는지 여부

"required"

REDIS_CA_CERTS

신뢰할 수 있는 CA 인증서 파일에 대한 경로

없음

REDIS_CLUSTER_MODE

Redis 클러스터 모드 활성화

False

MCP_TRANSPORT

stdio

또는

sse

전송을 사용하세요

stdio

운송

이 MCP 서버는 로컬에서 요청을 처리하도록 구성할 수 있으며, 프로세스로 실행되고 stdin 및 stdout 통해 MCP 클라이언트와 통신합니다. 이는 기본 구성입니다. sse 전송도 구성 가능하므로 네트워크를 통해 서버를 사용할 수 있습니다. MCP_TRANSPORT 변수를 적절히 구성하십시오.

export MCP_TRANSPORT="sse"

그런 다음 서버를 시작합니다.

uv run src/main.py

서버를 테스트하세요:

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

선호하는 도구나 클라이언트와 통합하세요. GitHub Copilot에 대한 VS Code 구성은 다음과 같습니다.

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

OpenAI Agents SDK와 통합

이 MCP 서버를 OpenAI Agents SDK와 통합하세요. SDK와 MCP 통합에 대한 자세한 내용은 문서를 참조하세요.

Python SDK를 설치합니다.

pip install openai-agents

OpenAI 토큰을 구성하세요.

export OPENAI_API_KEY="<openai_token>"

그리고 애플리케이션을 실행하세요.

python3.13 redis_assistant.py

OpenAI 대시보드를 사용하여 에이전트 워크플로 문제를 해결할 수 있습니다.

Claude Desktop과 통합

스미서리를 통해

Smithery가 배포한 Redis MCP 서버를 테스트하려면 Claude Desktop을 자동으로 구성할 수 있습니다.

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

프롬프트에 따라 서버를 구성하고 Redis에 연결하기 위한 세부 정보를 제공하세요(예: Redis 클라우드 데이터베이스 사용). 이 절차를 수행하면 claude_desktop_config.json 구성 파일에 적절한 구성이 생성됩니다.

수동 구성

이 MCP 서버를 사용하도록 Claude Desktop을 구성할 수 있습니다.

  1. Redis 자격 증명과 TLS 구성을 지정하세요

  2. uv 명령 전체 경로(예: which uv )를 검색합니다.

  3. claude_desktop_config.json 구성 파일을 편집합니다.

    • MacOS의 경우 ~/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 } } } }

Docker와 함께 사용

이 서버를 도커 방식으로 배포할 수 있습니다. 직접 이미지를 빌드하거나 공식 Redis MCP Docker 이미지를 사용할 수 있습니다.

직접 이미지를 빌드하려면 Redis MCP 서버가 제공하는 Dockerfile을 사용하세요. 다음을 사용하여 이 서버의 이미지를 빌드하세요.

docker build -t mcp-redis .

마지막으로, Claude Desktop이 시작 시 컨테이너를 생성하도록 구성합니다. claude_desktop_config.json 파일을 편집하고 다음을 추가합니다.

{ "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"] } } }

공식 Redis MCP Docker 이미지를 사용하려면 이미지 이름(위의 예시에서는 mcp-redis )을 mcp/redis 로 바꾸기만 하면 됩니다.

문제 해결

로그 파일을 추적하여 문제를 해결할 수 있습니다.

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

VS Code와의 통합

VS Code와 함께 Redis MCP 서버를 사용하려면 다음이 필요합니다.

  1. 에이전트 모드 도구를 활성화하세요. settings.json 파일에 다음을 추가하세요.

{ "chat.agent.enabled": true }

  1. mcp.json 또는 settings.json 에 Redis MCP 서버 구성을 추가합니다.

// 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>", } } } } }

자세한 내용은 VS Code 설명서를 참조하세요.

테스트

MCP Inspector를 사용하면 MCP 서버의 시각적 디버깅을 수행할 수 있습니다.

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

예시 사용 사례

  • AI 어시스턴트 : LLM이 Redis에서 데이터를 가져오고, 저장하고, 처리할 수 있도록 지원합니다.

  • 챗봇 및 가상 에이전트 : 세션 데이터를 검색하고, 대기열을 관리하고, 응답을 개인화합니다.

  • 데이터 검색 및 분석 : 실시간 통찰력과 빠른 조회를 위해 Redis를 쿼리합니다.

  • 이벤트 처리 : Redis Streams를 사용하여 이벤트 스트림을 관리합니다.

기여하다

  1. 저장소를 포크하세요

  2. 새로운 브랜치( feature-branch )를 생성합니다.

  3. 변경 사항을 커밋하세요

  4. 지점에 가서 PR을 제출하세요!

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스 에 따라 라이선스가 부여되었습니다.

배지

연락하다

질문이나 지원이 필요하면 GitHub Issues를 통해 문의하세요.

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