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安装
先决条件:Python 3.10 或更高版本uv,访问 Valkey 数据存储库
配置您的 MCP 客户端:将以下内容添加到 MCP 客户端配置中:
{ "mcpServers": { "valkey": { "command": "uvx", "args": ["awslabs.valkey-mcp-server@latest"], "env": { "VALKEY_HOST": "<your-endpoint>", "VALKEY_USE_SSL": "true" } } } }
替换<your-endpoint>为 Valkey 数据存储库的终端节点。您的编码代理必须具有访问端点的网络权限。
连接亚马逊 ElastiCache: ElastiCache Valkey 集群位于私有 VPC 中,无法直接从您的本地计算机访问。有关 SSM 隧道设置、IAM 身份验证令牌生成以及隧道模式下的 TLS 处理,请参阅 AWS 代理工具包中的VALKEY_HOST=127.0.0.1在上面的配置中使用。
保存配置后重新启动 MCP 客户端。
您可以提示您的代理通过以下方式验证连接:
使用 Valkey MCP 服务器验证与我的数据存储库的连接并确认 Valkey 操作可用。
配置
通过 MCP 客户端配置中的环境变量配置 Valkey MCP 服务器。您也可以使用该--readonly标志将代理的访问权限限制为只读操作。
| 变量 | 用途 |
|---|---|
VALKEY_HOST |
指定您的 Valkey 数据存储库的终端节点。通过隧道连接到私有 ElastiCache 集群127.0.0.1时使用。 |
VALKEY_USE_SSL |
设置为true以启用 TLS。对于启用了传输中加密的 ElastiCache 集群,这是必需的。 |
--readonly |
将服务器限制在读取层并禁用所有写入和管理工具,使其适合生产探索。 |
| 可选搜索参数 | |
EMBEDDINGS_PROVIDER |
选择add_documents和使用的嵌入提供商search。支持的选项有bedrockopenai、ollama、和hash。无需凭证即可hash用于本地测试。 |
BEDROCK_MODEL_ID |
覆盖默认的亚马逊 Bedrock 嵌入模型。 |
OPENAI_API_KEY |
提供设置为时所需EMBEDDING_PROVIDER的 API 密钥openai。 |