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開始方法
インストール
前提条件: Python 3.10 以降、uv、Valkey データストアへのアクセス
MCP クライアントを設定する: MCP クライアント設定に以下を追加します。
{ "mcpServers": { "valkey": { "command": "uvx", "args": ["awslabs.valkey-mcp-server@latest"], "env": { "VALKEY_HOST": "<your-endpoint>", "VALKEY_SSL": "true" } } } }
を Valkey データストアのエンドポイント<your-endpoint>に置き換えます。コーディングエージェントには、エンドポイントへのネットワークアクセスが必要です。
Amazon ElastiCache への接続: ElastiCache Valkey クラスターはプライベート VPC 内にあり、ローカルマシンから直接アクセスすることはできません。SSM トンネルのセットアップ、IAM 認証トークンの生成、トンネルモードでの TLS 処理については、 AWS エージェントツールキットの ElastiCache 接続ガイドVALKEY_HOST=127.0.0.1で を使用します。
設定を保存したら、MCP クライアントを再起動します。
エージェントに、以下との接続を確認するように求めることができます。
Valkey MCP サーバーを使用して、データストアへの接続を確認し、Valkey オペレーションが使用可能であることを確認します。
設定
MCP クライアント設定の環境変数を使用して Valkey MCP サーバーを設定します。--readonly フラグを使用して、エージェントアクセスを読み取り専用オペレーションに制限することもできます。
| 変数 | 目的 |
|---|---|
VALKEY_HOST |
Valkey データストアのエンドポイントを指定します。トンネルを介してプライベート ElastiCache クラスターに接続する127.0.0.1ときに使用します。 |
VALKEY_USE_SSL |
TLS を有効にするtrueには、 に設定します。これは、転送中の暗号化が有効になっている ElastiCache クラスターに必要です。 |
--readonly |
サーバーを読み取り階層に制限し、すべての書き込みおよび管理ツールを無効にするため、本稼働環境の探索に適しています。 |
| オプションの検索パラメータ | |
EMBEDDINGS_PROVIDER |
add_documents および で使用される埋め込みプロバイダーを選択しますsearch。サポートされているオプションは、bedrock、openai、ollama、および ですhash。認証情報を使用しないローカルテストhashに を使用します。 |
BEDROCK_MODEL_ID |
デフォルトの Amazon Bedrock 埋め込みモデルを上書きします。 |
OPENAI_API_KEY |
が に設定されている場合に必要な API キーEMBEDDING_PROVIDERを提供しますopenai。 |