Aiven MCP Server-integration

Vad gör “Aiven” MCP Server?

Aiven MCP (Model Context Protocol) Server är ett verktyg som kopplar AI-assistenter till Aivens molnplattform och möjliggör sömlös integration med Aivens hanterade tjänster såsom PostgreSQL, Kafka, ClickHouse, Valkey och OpenSearch. Genom att exponera dessa resurser och funktioner via MCP-gränssnittet kan AI-drivna arbetsflöden utföra uppgifter som att lista projekt, hämta tjänstedetaljer och hantera molninfrastruktur programmatiskt. Denna brygga mellan AI-agenter och Aivens ekosystem möjliggör förbättrade utvecklararbetsflöden, automatisering, dynamisk databashantering och realtidsinsikter om tjänster – allt säkert utfört inom användarens egen miljö.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns i repot.

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Begär demo Logga in

Lista över resurser

Inga specifika resurser beskrivs i repot.

Lista över verktyg

• list_projects
  Lista alla projekt på ditt Aiven-konto.
• list_services
  Lista alla tjänster i ett specifikt Aiven-projekt.
• get_service_details
  Hämta detaljer om din tjänst i ett specifikt Aiven-projekt.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

Användningsområden för denna MCP Server

• Molnprojektupptäckt och -hantering
  Utvecklare kan programmatiskt hämta en lista över alla sina Aiven-projekt, vilket gör det enklare att hantera och organisera molnresurser.
• Automatiserad tjänsteinventering
  AI-agenter kan automatiskt lista alla tjänster som körs inom ett specifikt projekt och få en realtidsinventering för övervakning eller revision.
• Detaljerade tjänsteinsikter
  Hämta detaljerad information om individuella tjänster för att stödja felsökning, regelefterlevnad och dokumentation av infrastrukturen.
• Integration i AI-arbetsflöden
  Servern kan användas som backend för AI-assistenter i utvecklarverktyg och automatiserar återkommande molnuppgifter eller lyfter fram relevant infrastrukturdata.
• Säkerhets- och regelefterlevnadsövervakning
  Genom att använda behörighetsbaserad åtkomst kan organisationer säkerställa att endast behöriga AI-agenter utför känsliga operationer på molntjänster.

Så här sätter du upp den

Windsurf

Inga installationsinstruktioner hittades för Windsurf.

Claude

1. Öppna Claude Desktop-konfigurationsfilen:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
2. Lägg till följande konfiguration:

   {
     "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. Sätt $REPOSITORY_DIRECTORY till sökvägen till den klonade repot och AIVEN_TOKEN till din Aiven-inloggningsnyckel .
4. Byt ut kommandot uv mot den absoluta sökvägen till uv-exekverbara filen (hitta med which uv).
5. Starta om Claude Desktop för att tillämpa ändringarna.

Skydda API-nycklar

Miljövariabler används för känslig information:

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

Cursor

1. Öppna Cursor → Inställningar → Cursor Settings.
2. Välj “MCP Servers.”
3. Lägg till en ny server:
   • Namn: mcp-aiven
   • Typ: command
   • Kommando:

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

4. Ange $REPOSITORY_DIRECTORY och lägg till AIVEN_BASE_URL, AIVEN_PROJECT_NAME och AIVEN_TOKEN som variabler.

Cline

Inga installationsinstruktioner hittades för Cline.

Så här använder du denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du din MCP-serverinformation enligt detta JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “MCP-name” till “mcp-aiven” och uppdatera URL:en därefter.

Översikt

Baserat på ovanstående erbjuder Aiven MCP Server tydliga verktyg och säker uppsättning men saknar dokumentation för resurser och promptmallar. Det är en stabil och funktionell MCP-server för Aiven-specifik automatisering och får ett medelbetyg för sitt fokus och sin tydlighet, men saknar mer avancerade MCP-funktioner.

MCP-betyg

Roots och Sampling:
Ingen dokumentation eller kod som visar stöd för Roots eller Sampling har hittats i repot.