Aiven MCP Server-integratie

Wat doet de “Aiven” MCP Server?

De Aiven MCP (Model Context Protocol) Server is een tool die AI-assistenten verbindt met het Aiven-cloudplatform, waardoor naadloze integratie mogelijk is met Aiven’s beheerde diensten zoals PostgreSQL, Kafka, ClickHouse, Valkey en OpenSearch. Door deze resources en functionaliteiten via de MCP-interface beschikbaar te stellen, stelt de server AI-gedreven workflows in staat om taken uit te voeren zoals het tonen van projecten, het ophalen van servicedetails en het programmatisch beheren van cloudinfrastructuur. Deze brug tussen AI-agenten en het Aiven-ecosysteem maakt verbeterde ontwikkelworkflows mogelijk, met automatisering, dynamisch databasebeheer en realtime service-inzichten—allemaal veilig uitgevoerd binnen de gebruikersomgeving.

Lijst van prompts

Er worden geen prompt-sjablonen vermeld in de repository.

Lijst van resources

Er worden geen specifieke resources beschreven in de repository.

Lijst van tools

• list_projects
  Toon alle projecten op je Aiven-account.
• list_services
  Toon alle services in een specifiek Aiven-project.
• get_service_details
  Haal de details op van je service in een specifiek Aiven-project.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Cloudproject-ontdekking en beheer
  Ontwikkelaars kunnen programmatisch een lijst van al hun Aiven-projecten ophalen, waardoor ze cloudresources efficiënter kunnen beheren en organiseren.
• Automatisering van service-inventarisatie
  AI-agenten kunnen automatisch alle services binnen een specifiek project tonen, wat een realtime-inventaris oplevert voor monitoring- of auditdoeleinden.
• Gedetailleerde service-inzichten
  Haal gedetailleerde informatie op over individuele services, ter ondersteuning van troubleshooting, compliancechecks en infrastructuurdocumentatie.
• Integratie in AI-workflows
  De server kan worden gebruikt als backend voor AI-assistenten in ontwikkeltools, voor het automatiseren van routinematige cloudtaken of het tonen van relevante infrastructuurdata.
• Beveiligings- en compliancemonitoring
  Door gebruik te maken van op permissies gebaseerde toegang kan een organisatie ervoor zorgen dat alleen geautoriseerde AI-agenten gevoelige operaties uitvoeren op cloudservices.

Hoe stel je het in

Windsurf

Geen installatie-instructies gevonden voor Windsurf.

Claude

1. Open het configuratiebestand van Claude Desktop:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
2. Voeg de volgende configuratie toe:

   {
     "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. Stel $REPOSITORY_DIRECTORY in op het pad van de gekloonde repo en AIVEN_TOKEN op je Aiven login-token .
4. Vervang de uv-commandoregel door het absolute pad naar de uv-uitvoerbare file (vindbaar met which uv).
5. Herstart Claude Desktop om de wijzigingen toe te passen.

Beveiliging van API-sleutels

Omgevingsvariabelen worden gebruikt voor gevoelige informatie:

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

Cursor

1. Open Cursor → Instellingen → Cursor-instellingen.
2. Selecteer “MCP Servers.”
3. Voeg een nieuwe server toe:
   • Naam: mcp-aiven
   • Type: command
   • Command:

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

4. Stel $REPOSITORY_DIRECTORY in en voeg AIVEN_BASE_URL, AIVEN_PROJECT_NAME en AIVEN_TOKEN toe als variabelen.

Cline

Geen installatie-instructies gevonden voor Cline.

Hoe gebruik je deze MCP binnen flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met het volgende JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “MCP-name” te wijzigen in “mcp-aiven” en de URL aan te passen.

Overzicht

Op basis van het bovenstaande biedt de Aiven MCP Server duidelijke tools en een veilige setup, maar ontbreekt documentatie voor resources en prompt-sjablonen. Het is een degelijke, functionele MCP-server voor Aiven-specifieke automatisering, met een matige score voor focus en duidelijkheid, maar mist geavanceerdere MCP-functies.

MCP Score

Roots en Sampling:
Geen bewijs van ondersteuning voor Roots of Sampling in de repositorydocumentatie of codelijsten.