Integrazione con Upstash MCP Server

Cosa fa il server “Upstash” MCP?

L’Upstash MCP (Model Context Protocol) Server funge da ponte tra assistenti AI e l’API Developer di Upstash. Implementando il protocollo MCP standardizzato, consente ai client AI di eseguire una serie di attività di gestione dei database cloud tramite comandi in linguaggio naturale o programmati. Tramite questo server, LLM e altri strumenti AI possono creare o elencare database Redis, gestire chiavi, avviare backup e analizzare metriche come il throughput—tutto senza dover navigare manualmente nelle dashboard cloud. Questa integrazione snellisce i flussi di lavoro degli sviluppatori e permette ad agenti automatici o conversazionali di interagire direttamente con i servizi serverless di Upstash, aumentando la produttività e abilitando automazioni sofisticate nella gestione delle risorse cloud.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt menzionato nel contenuto fornito.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è dettagliata nel contenuto fornito.

Elenco degli Strumenti

Non è presente un elenco diretto di strumenti nel contenuto fornito o in server.py. Tuttavia, dagli esempi d’uso, il server consente probabilmente azioni come:

• Creare un nuovo database Redis
• Elencare i database
• Elencare le chiavi con un pattern in un database specifico
• Creare un backup
• Recuperare analisi di throughput

Ma senza codice diretto o documentazione, non possono essere confermati come “strumenti” discreti in senso MCP.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Provisioning di Database Cloud: Gli sviluppatori possono usare assistenti AI per creare nuove istanze Redis in regioni specifiche (es. us-east-1) tramite comandi in linguaggio naturale, riducendo il tempo di setup manuale.
• Gestione inventario database: Elencare tutti i database Upstash associati a un account, facilitando audit, monitoraggio o gestione delle risorse in modo programmato o tramite agenti conversazionali.
• Gestione e query delle chiavi: Recuperare chiavi che corrispondono a pattern specifici (es. “user:” in users-db) per ispezionare rapidamente i dati o ripulire, aumentando l’agilità operativa.
• Automazione backup: Attivare backup dei database tramite automazione MCP, garantendo resilienza e conformità dei dati con minimo intervento manuale.
• Analisi prestazioni: Richiedere metriche come picchi di throughput degli ultimi 7 giorni, per monitorare le performance e facilitare il troubleshooting.

Come configurarlo

Windsurf

1. Prerequisiti: Assicurati che Node.js >= v18.0.0 sia installato e ottieni la tua API key ed email Upstash.
2. Installazione automatica:
   Esegui:
   npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/mcp-server --client windsurf
3. Configurazione manuale:
   Aggiungi alla configurazione MCP di Windsurf:

   npx -y @upstash/mcp-server run <UPSTASH_EMAIL> <UPSTASH_API_KEY>
   

4. Salva e riavvia: Applica le modifiche e riavvia il client.
5. Verifica: Testa avviando un comando MCP in Windsurf.

JSON di esempio:

{
  "mcpServers": {
    "upstash": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/mcp-server", "run", "<UPSTASH_EMAIL>", "<UPSTASH_API_KEY>"]
    }
  }
}

Claude

1. Prerequisiti: Installa Node.js >= v18.0.0 e ottieni le credenziali API Upstash.
2. Installazione automatica:
   Esegui:
   npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/mcp-server --client claude
3. Configurazione manuale:
   npx @upstash/mcp-server init <UPSTASH_EMAIL> <UPSTASH_API_KEY>
4. Modifica configurazione MCP: Controlla che Upstash MCP sia aggiunto al file di configurazione.
5. Verifica: Usa Claude Desktop per inviare comandi MCP relativi a Upstash.

JSON di esempio:

{
  "mcpServers": {
    "upstash": {
      "command": "npx",
      "args": ["@upstash/mcp-server", "init", "<UPSTASH_EMAIL>", "<UPSTASH_API_KEY>"]
    }
  }
}

Cursor

1. Prerequisiti: Node.js >= v18.0.0, API key ed email.
2. Installazione automatica:
   Esegui:
   npx -y @smithery/cli@latest install @upstash/mcp-server --client cursor
3. Configurazione manuale:
   Aggiungi alla configurazione MCP di Cursor:
   npx -y @upstash/mcp-server run <UPSTASH_EMAIL> <UPSTASH_API_KEY>
4. Salva/riavvia: Applica e riavvia Cursor.
5. Verifica: Invia richieste MCP a Upstash.

JSON di esempio:

{
  "mcpServers": {
    "upstash": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/mcp-server", "run", "<UPSTASH_EMAIL>", "<UPSTASH_API_KEY>"]
    }
  }
}

Cline

Nessuna istruzione specifica trovata per Cline nel contenuto fornito.

Proteggere le API key

Per proteggere le API key, utilizza variabili d’ambiente. Esempio:

{
  "mcpServers": {
    "upstash": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/mcp-server", "run"],
      "env": {
        "UPSTASH_EMAIL": "<UPSTASH_EMAIL>",
        "UPSTASH_API_KEY": "<UPSTASH_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

{
  "upstash": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “upstash” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

Sulla base della tabella sopra, Upstash MCP Server fornisce istruzioni solide per la configurazione e una chiara panoramica concettuale, ma manca di dettagli su primitive MCP (prompt, risorse, strumenti, roots, sampling) nella documentazione. Questo ne limita l’immediatezza d’uso per integrazioni MCP più avanzate.

La nostra opinione

Punteggio MCP: 5/10.
Upstash MCP Server è facile da configurare e ben descritto in termini di scopo e piattaforme supportate. Tuttavia, manca una documentazione esplicita su prompt, risorse, strumenti esposti e funzionalità MCP avanzate (roots, sampling), elementi critici per chi cerca un’integrazione profonda.

Punteggio MCP