
edwin MCP Server
edwin MCP Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API’er og tjenester, hvilket muliggør smartere, kontekstbevidste agenter i FlowHunt ved at ek...

Forbind nemt FlowHunt med Aivens cloud-platform for automatiseret projektstyring, servicemonitorering og sikre AI-drevne infrastruktur-arbejdsgange.
FlowHunt giver et ekstra sikkerhedslag mellem dine interne systemer og AI-værktøjer, hvilket giver dig granulær kontrol over hvilke værktøjer der er tilgængelige fra dine MCP-servere. MCP-servere hostet i vores infrastruktur kan problemfrit integreres med FlowHunts chatbot samt populære AI-platforme som ChatGPT, Claude og forskellige AI-editorer.
Aiven MCP (Model Context Protocol) Server er et værktøj, der forbinder AI-assistenter med Aivens cloud-platform, så du nemt kan integrere med Aivens administrerede tjenester såsom PostgreSQL, Kafka, ClickHouse, Valkey og OpenSearch. Ved at eksponere disse ressourcer og funktionaliteter gennem MCP-interfacet, gør serveren det muligt for AI-drevne arbejdsgange at udføre opgaver som at liste projekter, hente servicedetaljer og styre cloud-infrastruktur programmæssigt. Denne bro mellem AI-agenter og Aivens økosystem muliggør forbedrede udviklingsprocesser, automatisering, dynamisk databasestyring og realtidsserviceindsigt – alt sammen sikkert udført i brugerens miljø.
Ingen promptskabeloner er nævnt i repositoryet.
Ingen specifikke ressourcer er beskrevet i repositoryet.
Ingen opsætningsvejledning fundet for Windsurf.
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json{
"mcpServers": {
"mcp-aiven": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"$REPOSITORY_DIRECTORY",
"run",
"--with-editable",
"$REPOSITORY_DIRECTORY",
"--python",
"3.13",
"mcp-aiven"
],
"env": {
"AIVEN_BASE_URL": "https://api.aiven.io",
"AIVEN_TOKEN": "$AIVEN_TOKEN"
}
}
}
}
$REPOSITORY_DIRECTORY til stien til det klonede repo og AIVEN_TOKEN til dit Aiven login-token
.uv-kommandoen med den absolutte sti til uv-eksekverbare fil (find med which uv).Miljøvariabler bruges til følsomme oplysninger:
"env": {
"AIVEN_BASE_URL": "https://api.aiven.io",
"AIVEN_TOKEN": "$AIVEN_TOKEN"
}
mcp-aivencommanduv --directory $REPOSITORY_DIRECTORY run --with-editable $REPOSITORY_DIRECTORY --python 3.13 mcp-aiven
$REPOSITORY_DIRECTORY og tilføj AIVEN_BASE_URL, AIVEN_PROJECT_NAME og AIVEN_TOKEN som variabler.Ingen opsætningsvejledning fundet for Cline.
Brug af MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbind den med din AI-agent:
Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:
{
"MCP-name": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når det er konfigureret, kan AI-agenten bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “MCP-name” til “mcp-aiven” og opdatere URL’en tilsvarende.
| Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
|---|---|---|
| Overblik | ✅ | |
| Liste over Prompts | ⛔ | Intet dokumenteret |
| Liste over Ressourcer | ⛔ | Intet dokumenteret |
| Liste over Værktøjer | ✅ | 3 værktøjer (list_projects, osv.) |
| Sikring af API-nøgler | ✅ | Bruger miljøvariabler |
| Sampling Support (mindre vigtigt i vurdering) | ⛔ | Ikke nævnt |
Ud fra ovenstående tilbyder Aiven MCP Server tydelige værktøjer og sikker opsætning, men mangler dokumentation for ressourcer og promptskabeloner. Det er en solid, funktionel MCP-server til Aiven-specifik automatisering og får en moderat score for sit fokus og klarhed, men mangler mere avancerede MCP-funktioner.
| Har en LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
|---|---|
| Har mindst ét værktøj | ✅ |
| Antal forks | 7 |
| Antal stjerner | 7 |
Roots og Sampling:
Ingen tegn på understøttelse af Roots eller Sampling i repositoryets dokumentation eller kodelister.
Aiven MCP Server forbinder FlowHunt AI-agenter og Aivens administrerede cloud-tjenester (såsom PostgreSQL, Kafka, ClickHouse, Valkey og OpenSearch). Det muliggør automatiseret projektopdagelse, serviceinventar og visning af servicedetaljer inden for sikre, programmerbare AI-arbejdsgange.
Typiske anvendelser inkluderer automatiseret projekt- og serviceliste, overvågning af cloud-ressourcer, detaljeret infrastrukturindsigt, integration i AI-drevne udviklerarbejdsgange samt sikkerheds-/compliance-overvågning via tilladelsesbaseret Aiven-adgang.
API-nøgler og følsomme legitimationsoplysninger håndteres via miljøvariabler i MCP-serverkonfigurationen, hvilket sikrer, at hemmeligheder ikke eksponeres i kode eller logs.
Nej, der er i øjeblikket ingen dokumenterede promptskabeloner eller ressourcedefinitioner i repository – kun værktøjer til projekt- og servicestyring leveres.
Den tilbyder værktøjer til at liste Aiven-projekter, liste tjenester inden for et projekt og hente detaljeret serviceinformation, hvilket muliggør dynamisk cloud-infrastrukturstyring gennem AI-agenter.
Automatiser dine cloud-arbejdsgange ved at integrere Aivens administrerede tjenester med FlowHunt’s avancerede AI-automatisering. Strømlin projektopdagelse, serviceinventar og infrastrukturindsigt – alt sammen med sikker, programmérbar kontrol.
edwin MCP Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API’er og tjenester, hvilket muliggør smartere, kontekstbevidste agenter i FlowHunt ved at ek...
Model Context Protocol (MCP) Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API'er og tjenester, hvilket muliggør strømlinet integration af komplekse ...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...
Cookie Samtykke
Vi bruger cookies til at forbedre din browsingoplevelse og analysere vores trafik. See our privacy policy.


