Redis MCP


Anthropic tarafından geliştirilen Model Context Protocol (MCP), yapay zekâ tabanlı uygulamaların dış veri kaynaklarına ve araçlara erişmesini sağlayan bir standarttır. Bunu, hava durumu tahminleri, canlı borsa verileri ya da takvim bilgileri gibi gerçek zamanlı içeriklere erişim sunan evrensel bir adaptör gibi düşünebilirsiniz.

MCP, yapay zekânın bilgiye erişim ve bu bilgiyle çalışma biçiminde yaşanan temel zorlukları çözmek amacıyla tasarlanmıştır:

  • Statik bilgi sınırları: Çoğu yapay zekâ modeli yalnızca bir kez eğitilir ve sonrasında yeni ya da gerçek zamanlı verilere erişemez. MCP, bu modellerin canlı veri kaynaklarına bağlanmasını sağlayarak yanıtları daha güncel ve değerli hâle getirir.
  • Araçlar arası uyumsuzluk: Yapay zekâ uygulamaları çoğu zaman arama motorları, veri tabanları veya hesaplayıcılar gibi dış araçlara ihtiyaç duyar. MCP, bu araçlara bağlantı için evrensel bir arayüz sunar.
  • Parçalı ekosistemler: Her araçla entegrasyon özel olarak yazılmak zorundadır. MCP, “tak ve çalıştır” yaklaşımıyla bu yükü ortadan kaldırır.
  • Bağlam yönetimi: Farklı araçlara geçişlerde bağlamı korumak zordur. MCP, farklı veri ve araçlar arasında bağlamın tutarlılığını sürdürür.
  • Ölçeklenebilirlik: Her entegrasyonun ayrı ayrı geliştirilmesi, sistemlerin ölçeklenmesini zorlaştırır. MCP bu süreci standartlaştırarak kolaylaştırır.

MCP, Claude Desktop üzerinden kullanılabiliyor ve GitHub Copilot, Cursor, Augment, OpenAI Agents SDK gibi birçok platforma da entegre edilmiş durumda.

Redis MCP Sunucuları

Redis ekosistemi için geliştirilen iki açık kaynaklı MCP sunucusu bulunmaktadır, bunlar:

  • mcp-redis
  • mcp-redis-cloud

mcp-redis

mcp-redis, Redis’teki verileri doğal dil arayüzü ile yönetmek ve sorgulamak için geliştirilen bir MCP sunucusudur. Yapay zekâ destekli iş akışlarının Redis üzerindeki yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle etkileşime geçmesini sağlar.

Redis’in desteklediği tüm veri türleriyle (string, hash, JSON dokümanları, listeler, setler, sıralı setler, vektör embedding’leri vb.) çalışmak bu sunucu ile kolaylaşır. Ayrıca Redis veritabanı sağlığını denetlemek için çeşitli yönetim araçları da sunar.

Bu sunucu ile yapay zekâ uygulamaları aşağıdaki popüler senaryolarda Redis’i kullanabilir:

  • Oturum yönetimi
  • Konuşma geçmişi
  • Gerçek zamanlı önbellekleme
  • Hız sınırlama
  • Öneri sistemleri
  • RAG (Retrieval Augmented Generation) için semantik arama

Kurulum oldukça kolay: Docker Hub’daki hazır imajı kullanarak ya da örneğin Smithery platformu üzerinden birkaç tıklama ile entegre edebilirsiniz. Alternatif olarak, projeyi klonlayıp kendi Docker imajınızı oluşturabilir ya da yerel sunucuda çalıştırabilirsiniz.

VS Code, GitHub Copilot, Cursor ve Claude Desktop gibi popüler IDE’lerle doğrudan entegre çalışır. Redis sunucunuz ister yerel, ister Docker’da, ister Redis Cloud üzerinde çalışıyor olsun, bağlantı kurduğunuz anda kullanıma hazırsınız.

mcp-redis-cloud

mcp-redis-cloud, AI ajanlarınızın Redis Cloud aboneliğinizi doğal dil kullanarak yönetmesini sağlar. Ek bir araca ihtiyaç duymadan Claude Desktop, Cursor ya da diğer MCP uyumlu IDE’ler aracılığıyla Redis Cloud hesabınızı yönetebilirsiniz.

Örneğin:

  • “AWS’de yeni bir Redis veritabanı oluştur.”
  • “Mevcut aboneliklerim neler?”
  • “E-ticaret uygulamam için en uygun Redis veritabanını seçmeme yardım et.”

Bu MCP sunucusu, Redis Cloud REST API’yi doğal dil komutlarıyla köprüleyerek programatik abonelik yönetimi imkânı sunar.

Eğer test amaçlı yeni veritabanları oluşturmak, aboneliğinizi yönetmek, metrikler hakkında bilgi edinmek veya uygulamanıza gerektiğinde yeni veritabanları eklemek istiyorsanız bu sunucu tam size göre.

MCP ile Daha Akıllı Yapay Zekâ Uygulamaları

Start-up’lardan büyük kurumsal ekiplere kadar birçok ekip, yapay zekâ uygulamalarını daha akıllı hâle getirmek için MCP’yi tercih ediyor. İşte bazı kullanım alanları:

  • Müşteri destek botları: Konuşma geçmişini yöneterek daha tutarlı etkileşimler sağlar.
  • İçerik üretimi: Büyük dil modellerine (LLM) doğru referans materyaller sunarak içerik kalitesini artırır.
  • Kişiselleştirilmiş öneriler: Kullanıcı geçmişi ve tercihlerine dayalı daha isabetli tavsiyeler üretir.

MCP, GenAI uygulamaları için bağlam zenginleştirmeyi standartlaştırarak, yeni bileşenlerin eklenmesini ve bağlam yönetimini çok daha basit hâle getiriyor.

Redis’in hız ve esnekliği üzerine inşa edilen MCP, daha güçlü, duyarlı ve bağlam farkındalığı yüksek yapay zekâ uygulamaları geliştirmek için sağlam bir temel sunuyor. Bu MCP sunucularını uygulamalarınıza entegre ederek bugünden itibaren deneyimleyebilirsiniz. Repositori’lerde kurulum ve kullanım talimatlarını bulabilir, projelere katkıda bulunabilir ve Redis ile yapay zekâ tabanlı uygulamaların geleceğini birlikte şekillendirebilirsiniz. Bu konuda daha fazla bilgi veya destek için bizimle her zaman iletişime geçebilirsiniz: info@quasys.com.tr

Yorumlar kapalı.