

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 시작하기
<a name="agent-tools-valkey-mcp-getting-started"></a>

## 설치
<a name="agent-tools-valkey-mcp-installation"></a>

**사전 조건:** Python 3.10 이상, `uv`, Valkey 데이터 스토어에 대한 액세스

**MCP 클라이언트 구성:** MCP 클라이언트 구성에 다음을 추가합니다.

```
{
  "mcpServers": {
    "valkey": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.valkey-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "VALKEY_HOST": "<your-endpoint>",
        "VALKEY_SSL": "true"
      }
    }
  }
}
```

를 Valkey 데이터 스토어의 엔드포인트`<your-endpoint>`로 바꿉니다. 코딩 에이전트는 엔드포인트에 대한 네트워크 액세스 권한이 있어야 합니다.

**Amazon ElastiCache에 연결:** ElastiCache Valkey 클러스터는 프라이빗 VPC에 있으며 로컬 시스템에서 직접 연결할 수 없습니다. SSM 터널 설정, IAM 인증 토큰 생성 및 터널 모드의 TLS 처리는 AWS Agent Toolkit의 [ElastiCache 연결 가이드를](https://github.com/aws/agent-toolkit-for-aws/blob/main/skills/specialized-skills/database-skills/amazon-elasticache/references/setup/connection-guide.md) 참조하거나 [Amazon ElastiCache Skill](agent-tools-skills.md)을 설치하여 에이전트가 연결 설정을 end-to-end 처리할 수 있도록 합니다. 터널이 설정되면 위의 구성`VALKEY_HOST=127.0.0.1`에서를 사용합니다.

구성을 저장한 후 MCP 클라이언트를 다시 시작합니다.

에이전트에게 다음과의 연결을 확인하라는 메시지를 표시할 수 있습니다.

*Valkey MCP 서버를 사용하여 내 데이터 스토어에 대한 연결을 확인하고 Valkey 작업을 사용할 수 있는지 확인합니다.*

## 구성
<a name="agent-tools-valkey-mcp-configuration"></a>

MCP 클라이언트 구성의 환경 변수를 통해 Valkey MCP 서버를 구성합니다. `--readonly` 플래그를 사용하여 에이전트 액세스를 읽기 전용 작업으로 제한할 수도 있습니다.


<table>
<thead>
  <tr><th>변수</th><th>용도</th></tr>
</thead>
<tbody>
  <tr><td>VALKEY\_HOST</td><td>Valkey 데이터 스토어의 엔드포인트를 지정합니다. 터널을 통해 프라이빗 ElastiCache 클러스터에 연결할 127.0.0.1 때 사용합니다.</td></tr>
  <tr><td>VALKEY\_USE\_SSL</td><td>TLS를 활성화true하려면 로 설정합니다. 이는 전송 중 암호화가 활성화된 ElastiCache 클러스터에 필요합니다.</td></tr>
  <tr><td>--readonly</td><td>서버를 읽기 계층으로 제한하고 모든 쓰기 및 관리 도구를 비활성화하므로 프로덕션 탐색에 적합합니다.</td></tr>
  <tr><td colspan="2">선택적 검색 파라미터</td></tr>
  <tr><td>EMBEDDINGS\_PROVIDER</td><td>add\_documents 및에서 사용하는 임베딩 공급자를 선택합니다search. 지원되는 옵션은 bedrock, openai, ollama및 입니다hash. 자격 증명 없이 로컬 테스트hash에 사용합니다.</td></tr>
  <tr><td>BEDROCK\_MODEL\_ID</td><td>기본 Amazon Bedrock 임베딩 모델을 재정의합니다.</td></tr>
  <tr><td>OPENAI\_API\_KEY</td><td>가 로 EMBEDDING\_PROVIDER 설정된 경우 필요한 API 키를 제공합니다openai.</td></tr>
</tbody>
</table>
