Integrazione del Server MCP Aiven

Cosa fa il Server MCP “Aiven”?

Il Server MCP (Model Context Protocol) di Aiven è uno strumento che collega gli assistenti AI con la piattaforma cloud Aiven, permettendo un’integrazione fluida con i servizi gestiti di Aiven come PostgreSQL, Kafka, ClickHouse, Valkey e OpenSearch. Esponendo queste risorse e funzionalità tramite l’interfaccia MCP, il server consente a workflow guidati da AI di eseguire attività come elencare progetti, recuperare dettagli dei servizi e gestire l’infrastruttura cloud in modo programmato. Questo ponte tra agenti AI ed ecosistema Aiven favorisce workflow di sviluppo avanzati, permettendo automazione, gestione dinamica dei database e visibilità sui servizi in tempo reale—il tutto eseguito in sicurezza all’interno dell’ambiente utente.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è menzionato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa specifica è descritta nel repository.

Elenco degli Strumenti

• list_projects
  Elenca tutti i progetti nel tuo account Aiven.
• list_services
  Elenca tutti i servizi in uno specifico progetto Aiven.
• get_service_details
  Ottieni i dettagli di un servizio in uno specifico progetto Aiven.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Scoperta e Gestione di Progetti Cloud
  Gli sviluppatori possono recuperare programmaticamente l’elenco di tutti i loro progetti Aiven, aiutandoli a gestire e organizzare le risorse cloud in modo più efficiente.
• Automazione dell’Inventario dei Servizi
  Gli agenti AI possono elencare automaticamente tutti i servizi attivi in uno specifico progetto, fornendo un inventario in tempo reale per monitoraggio o audit.
• Approfondimenti Dettagliati sui Servizi
  Recupera informazioni dettagliate sui singoli servizi, supportando troubleshooting, controlli di compliance e documentazione dell’infrastruttura.
• Integrazione nei Workflow AI
  Il server può essere usato come backend per assistenti AI in strumenti per sviluppatori, automatizzando attività cloud di routine o mostrando dati infrastrutturali rilevanti.
• Monitoraggio Sicurezza e Compliance
  Sfruttando l’accesso basato su permessi, le organizzazioni possono garantire che solo agenti AI autorizzati eseguano operazioni sensibili sui servizi cloud.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione di configurazione trovata per Windsurf.

Claude

1. Apri il file di configurazione di Claude Desktop:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
2. Aggiungi la seguente configurazione:

   {
     "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"
         }
       }
     }
   }
   

3. Imposta $REPOSITORY_DIRECTORY al percorso della repo clonata e AIVEN_TOKEN al tuo token di login Aiven.
4. Sostituisci la voce del comando uv con il percorso assoluto dell’eseguibile uv (trova con which uv).
5. Riavvia Claude Desktop per applicare le modifiche.

Protezione delle Chiavi API

Le variabili d’ambiente sono usate per informazioni sensibili:

"env": {
  "AIVEN_BASE_URL": "https://api.aiven.io",
  "AIVEN_TOKEN": "$AIVEN_TOKEN"
}

Cursor

1. Apri Cursor → Impostazioni → Impostazioni Cursor.
2. Seleziona “Server MCP.”
3. Aggiungi un nuovo server:
   • Nome: mcp-aiven
   • Tipo: command
   • Comando:

     uv --directory $REPOSITORY_DIRECTORY run --with-editable $REPOSITORY_DIRECTORY --python 3.13 mcp-aiven
     

4. Imposta $REPOSITORY_DIRECTORY e aggiungi AIVEN_BASE_URL, AIVEN_PROJECT_NAME, e AIVEN_TOKEN come variabili.

Cline

Nessuna istruzione di configurazione trovata per Cline.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Fai clic sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI può utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “MCP-name” in “mcp-aiven” e aggiornare l’URL di conseguenza.

Panoramica

Sulla base di quanto sopra, il Server MCP Aiven offre strumenti chiari e configurazione sicura, ma manca di documentazione su risorse e template di prompt. È un solido e funzionale server MCP per l’automazione specifica Aiven, ottenendo un punteggio moderato per il suo focus e chiarezza, ma mancando di funzionalità MCP più avanzate.

Punteggio MCP

Roots e Sampling:
Nessuna evidenza di supporto per Roots o Sampling nella documentazione del repository o negli elenchi del codice.