
edwin MCP Server
De edwin MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en services, waardoor slimmere, contextbewuste agents in FlowHunt mogelij...
Verbind FlowHunt naadloos met het cloudplatform van Aiven voor geautomatiseerd projectbeheer, servicemonitoring en veilige AI-gedreven infrastructuurworkflows.
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.
Er worden geen prompt-sjablonen vermeld in de repository.
Er worden geen specifieke resources beschreven in de repository.
Geen installatie-instructies gevonden voor 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"
}
}
}
}
$REPOSITORY_DIRECTORY
in op het pad van de gekloonde repo en AIVEN_TOKEN
op je Aiven login-token.uv
-commandoregel door het absolute pad naar de uv
-uitvoerbare file (vindbaar met which uv
).Omgevingsvariabelen worden gebruikt voor gevoelige informatie:
"env": {
"AIVEN_BASE_URL": "https://api.aiven.io",
"AIVEN_TOKEN": "$AIVEN_TOKEN"
}
mcp-aiven
command
uv --directory $REPOSITORY_DIRECTORY run --with-editable $REPOSITORY_DIRECTORY --python 3.13 mcp-aiven
$REPOSITORY_DIRECTORY
in en voeg AIVEN_BASE_URL
, AIVEN_PROJECT_NAME
en AIVEN_TOKEN
toe als variabelen.Geen installatie-instructies gevonden voor Cline.
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.
Sectie | Beschikbaar | Details/Notities |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen gedocumenteerd |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen gedocumenteerd |
Lijst van Tools | ✅ | 3 tools (list_projects, enz.) |
Beveiliging van API-sleutels | ✅ | Gebruikt omgevingsvariabelen |
Sampling Support (minder belangrijk in beoordeling) | ⛔ | Niet vermeld |
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.
Heeft een LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ✅ |
Aantal Forks | 7 |
Aantal Sterren | 7 |
Roots en Sampling:
Geen bewijs van ondersteuning voor Roots of Sampling in de repositorydocumentatie of codelijsten.
De Aiven MCP Server vormt de brug tussen FlowHunt AI-agenten en Aiven’s beheerde clouddiensten (zoals PostgreSQL, Kafka, ClickHouse, Valkey en OpenSearch). Hiermee kun je geautomatiseerd projecten ontdekken, services inventariseren en servicedetails opvragen binnen veilige, programmeerbare AI-workflows.
Typische use-cases zijn onder meer geautomatiseerde project- en servicelijsten, monitoring van cloudresources, gedetailleerde infrastructuurinzichten, integratie in AI-gedreven ontwikkelworkflows en beveiligings-/compliancemonitoring via op permissies gebaseerde Aiven-toegang.
API-sleutels en gevoelige inloggegevens worden beheerd via omgevingsvariabelen in de MCP-serverconfiguratie, zodat geheimen niet in code of logs worden blootgesteld.
Nee, er zijn momenteel geen gedocumenteerde prompt-sjablonen of resource-definities in de repository—alleen tools voor project- en servicemanagement worden aangeboden.
De server biedt tools om Aiven-projecten te tonen, services binnen een project te tonen en gedetailleerde service-informatie op te vragen, waarmee dynamisch cloudinfrastructuurbeheer via AI-agenten mogelijk wordt gemaakt.
Automatiseer je cloudworkflows door Aiven's beheerde diensten te integreren met FlowHunt’s geavanceerde AI-automatisering. Versnel projectontdekking, service-inventarisatie en infrastructuurinzichten—alles met veilige, programmeerbare controle.
De edwin MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en services, waardoor slimmere, contextbewuste agents in FlowHunt mogelij...
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...