Gerenciar o Azure Redis com o Azure MCP Server

Se trabalhar com Azure Managed Redis, o Azure MCP Server pode ajudá-lo a criar novos recursos Redis, inventariar caches existentes e gerir implementações Redis usando conversas em linguagem natural com assistentes de IA.

O Azure Managed Redis fornece armazenamento de dados em memória baseado no software Redis. Embora o portal Azure e o Azure CLI sejam ferramentas poderosas, o Azure MCP Server oferece uma forma mais intuitiva de interagir com os seus recursos Redis através de IA conversacional.

O que é o Servidor MCP do Azure?

O Azure MCP Server permite que agentes e assistentes de IA interajam com recursos Azure através de comandos em linguagem natural usando o Model Context Protocol (MCP). Em vez de navegar manualmente por portais ou escrever scripts, pode descrever o que pretende alcançar, e o assistente de IA usa as ferramentas Azure MCP Server para realizar as ações.

Para utilizadores de Azure Redis, isto significa que pode:

  • Criar novos recursos Redis com SKUs e configurações específicas usando linguagem simples
  • Liste todos os recursos Redis entre subscrições sem consultas complexas
  • Configure módulos Redis como RedisJSON ou RedisBloom através da conversa
  • Revise rapidamente os detalhes do inventário e implementação da cache Redis
  • Configurar instâncias Redis de desenvolvimento e produção de forma conversacional
  • Verifique as configurações dos recursos Redis em diferentes ambientes

Pré-requisitos

Para usar o Azure MCP Server com Azure Redis, precisa de:

Requisitos do Azure

Requisitos dos clientes MCP

Precisa de um assistente de IA ou ambiente de desenvolvimento que suporte o Protocolo de Contexto do Modelo. Escolha um:

Editores de código alimentados por IA:

Integração programática:

Para instruções completas de configuração, consulte Começar com Azure MCP Server.

Onde pode usar o Azure MCP Server?

O Azure MCP Server funciona em três contextos principais:

Em editores de chat e código alimentados por IA

Usa o Azure MCP Server diretamente nos assistentes de IA e editores de código. Enquanto conversa sobre os seus recursos Azure, o assistente de IA invoca automaticamente as ferramentas do Azure MCP Server para recuperar informações, fazer alterações ou responder a perguntas. Este é o padrão de uso mais comum.

Comece com:

Em aplicações programáticas

Integra o Azure MCP Server nas tuas aplicações usando o MCP SDK. A sua aplicação atua como um cliente MCP e invoca as ferramentas Azure MCP Server de forma programática. Esta abordagem é útil para construir automação personalizada, chatbots ou aplicações inteligentes que necessitem de integração com Azure.

Comece com:

Em cenários de auto-hospedagem

Implemente o Azure MCP Server no seu próprio ambiente para controlo avançado, requisitos de segurança ou modificações personalizadas. Pode executá-lo localmente, em contentores, ou integrá-lo na infraestrutura existente. Este padrão adequa-se a cenários empresariais que requerem ambientes isolados ou fluxos de autenticação personalizados.

Saiba como:

Ferramentas disponíveis para Azure Redis

O Azure MCP Server fornece duas ferramentas especificamente concebidas para operações Azure Redis. Estas ferramentas permitem-lhe criar e gerir recursos da Redis através de conversas em linguagem natural.

Criar um recurso Redis

Provisionar novos recursos Azure Managed Redis com configurações específicas, SKUs e módulos.

Cenários comuns:

  • Criar uma cache Redis para uma nova aplicação ou ambiente
  • Provisionar Redis com um SKU específico que corresponda aos requisitos de desempenho
  • Ative módulos Redis como RedisJSON ou RedisBloom durante a criação

Listar recursos Redis

Liste e reveja todos os recursos da Redis na sua subscrição. Retorna detalhes de todos os recursos do Azure Managed Redis, do Cache do Azure para Redis e do Azure Redis Enterprise.

Cenários comuns:

  • Liste todos os recursos Redis na sua subscrição para implementar auditorias
  • Consulte caches Redis para identificar instâncias de otimização de custos
  • Faça um inventário dos clusters Redis pelo seu ambiente

Para informações detalhadas sobre cada ferramenta, incluindo parâmetros e exemplos, consulte as ferramentas Azure Redis para Azure MCP Server.

Introdução

Pronto para usar o Azure MCP Server com os seus recursos Azure Redis?

  1. Configure o seu ambiente: Escolha um assistente de IA ou uma ferramenta de desenvolvimento que suporte MCP. Para instruções de configuração e autenticação, consulte os links na secção Onde pode usar o Azure MCP Server? acima.

  2. Comece a explorar: Faça perguntas ao seu assistente de IA sobre os seus recursos Redis ou operações de pedidos. Experimente sugestões como:

    • "Liste todos os recursos Redis na minha subscrição"
    • "Crie uma cache Redis chamada 'test-cache' no eastus com Balanced_B0 SKU"
    • "Mostra-me as minhas instâncias do Redis no grupo de recursos de 'produção'"

  3. Saiba mais: Consulte a referência de ferramentas Azure Redis para todas as capacidades disponíveis e informações detalhadas dos parâmetros.

Melhores práticas

Ao usar Azure MCP Server com Azure Redis:

  • Escolha SKUs apropriados: Especifique o SKU Redis com base nos seus requisitos de desempenho e custo. Utilize Balanced_B0 para desenvolvimento e SKUs superiores para cargas de trabalho de produção.
  • Ativar os módulos necessários cedo: Especificar módulos Redis como RedisJSON ou RedisBloom durante a criação para evitar reconfigurações posteriores.
  • Desativar chaves de acesso: Para ambientes de produção, desative explicitamente a autenticação por chave de acesso e utilize identidades geridas ou o Microsoft Entra ID para maior segurança.
  • Use nomes consistentes: Siga convenções de nomenclatura para recursos Redis em diferentes ambientes (por exemplo, app-cache-dev, app-cache-prod) para simplificar a gestão.
  • Revise regularmente: Liste periodicamente todos os recursos do Redis para identificar instâncias não utilizadas e otimizar custos.
  • Recursos de etiquetas: Ao criar recursos Redis, considere adicionar etiquetas Azure através do portal para melhor organização dos recursos e acompanhamento de custos.

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