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# Stockage Upstash

L’implémentation du stockage Upstash fournit une solution de stockage adaptée au serverless qui utilise le stockage clé-valeur compatible Redis d’Upstash.

> **Tarification:** Lorsque vous utilisez Mastra avec Upstash, le modèle de paiement à l’usage peut engendrer des coûts imprévus en raison du grand nombre de commandes Redis générées pendant les conversations des Agents. Nous vous recommandons vivement d’utiliser une **formule à prix fixe** afin de garantir des coûts prévisibles. Pour plus de détails, consultez la [tarification d’Upstash](https://upstash.com/pricing/redis) et, pour le contexte, l’[issue GitHub nº 5850](https://github.com/mastra-ai/mastra/issues/5850).

> **Observabilité non prise en charge:** Le stockage Upstash **ne prend pas en charge le domaine d’observabilité**. Les Traces provenant de `MastraStorageExporter` ne peuvent pas être conservées dans Upstash, et les fonctionnalités d’observabilité de [Studio](https://mastra.zisheng.pro/fr/docs/studio/overview) ne fonctionnent pas si Upstash est votre seul Provider de stockage. Pour activer l’observabilité, utilisez un [stockage composite](https://mastra.zisheng.pro/fr/reference/storage/composite) afin d’acheminer les données d’observabilité vers un Provider pris en charge tel que ClickHouse.

## Installation

**npm**:

```bash
npm install @mastra/upstash@latest
```

**pnpm**:

```bash
pnpm add @mastra/upstash@latest
```

**Yarn**:

```bash
yarn add @mastra/upstash@latest
```

**Bun**:

```bash
bun add @mastra/upstash@latest
```

## Utilisation

```typescript
import { UpstashStore } from '@mastra/upstash'

const storage = new UpstashStore({
  id: 'upstash-storage',
  url: process.env.UPSTASH_URL,
  token: process.env.UPSTASH_TOKEN,
})
```

## Paramètres

**url** (`string`): URL Redis d’Upstash

**token** (`string`): Token d’authentification Redis d’Upstash

**prefix** (`string`): Préfixe de clé pour tous les éléments stockés (Default: `mastra:`)

## Remarques supplémentaires

### Structure des clés

L’implémentation du stockage Upstash utilise une structure clé-valeur :

- Clés des fils : `{prefix}thread:{threadId}`
- Clés des messages : `{prefix}message:{messageId}`
- Clés des métadonnées : `{prefix}metadata:{entityId}`

### Avantages du serverless

Le stockage Upstash convient particulièrement bien aux déploiements serverless :

- Aucune gestion des connexions nécessaire
- Tarification par requête
- Options de réplication globale
- Compatibilité avec l’Edge

### Persistance des données

Upstash fournit :

- Persistance automatique des données
- Récupération à un instant donné
- Options de réplication interrégionale

### Considérations relatives aux performances

Pour des performances optimales :

- Utilisez des préfixes de clés appropriés pour organiser les données
- Surveillez l’utilisation de la mémoire Redis
- Envisagez des politiques d’expiration des données si nécessaire

## Exemple d’utilisation

### Ajouter une mémoire à un Agent

Pour ajouter une mémoire Upstash à un Agent, utilisez la classe `Memory`, puis créez une nouvelle clé `storage` avec `UpstashStore` et une nouvelle clé `vector` avec `UpstashVector`. La configuration peut pointer vers un service distant ou une installation locale.

```typescript
import { Memory } from '@mastra/memory'
import { Agent } from '@mastra/core/agent'
import { UpstashStore } from '@mastra/upstash'

export const upstashAgent = new Agent({
  id: 'upstash-agent',
  name: 'Upstash Agent',
  instructions:
    'You are an AI agent with the ability to automatically recall memories from previous interactions.',
  model: 'openai/gpt-5.6-sol',
  memory: new Memory({
    storage: new UpstashStore({
      id: 'upstash-agent-storage',
      url: process.env.UPSTASH_REDIS_REST_URL!,
      token: process.env.UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN!,
    }),
    options: {
      generateTitle: true, // Explicitly enable automatic title generation
    },
  }),
})
```

### Utiliser l’Agent

Utilisez `memoryOptions` pour définir la portée du rappel pour cette requête. Définissez `lastMessages: 5` afin de limiter le rappel fondé sur la récence, puis utilisez `semanticRecall` pour récupérer les `topK: 3` messages les plus pertinents, en incluant `messageRange: 2` messages voisins afin de fournir du contexte autour de chaque correspondance.

```typescript
import 'dotenv/config'

import { mastra } from './mastra'

const threadId = '123'
const resourceId = 'user-456'

const agent = mastra.getAgent('upstashAgent')

const message = await agent.stream('My name is Mastra', {
  memory: {
    thread: threadId,
    resource: resourceId,
  },
})

await message.textStream.pipeTo(new WritableStream())

const stream = await agent.stream("What's my name?", {
  memory: {
    thread: threadId,
    resource: resourceId,
  },
  memoryOptions: {
    lastMessages: 5,
    semanticRecall: {
      topK: 3,
      messageRange: 2,
    },
  },
})

for await (const chunk of stream.textStream) {
  process.stdout.write(chunk)
}
```