Aiven MCP 서버

Aiven을 위한 MCP( Model Context Protocol ) 서버.

이를 통해 Aiven에서 실행되는 PostgreSQL, Kafka, ClickHouse, Valkey 및 OpenSearch 서비스 및 더 광범위한 Aiven 네이티브 커넥터 생태계에 대한 Aiven for PostgreSQL, Kafka, ClickHouse, Valkey 및 OpenSearch 서비스에 액세스할 수 있습니다. LLM은 이를 통해 모든 사용 사례에 대한 풀스택 솔루션을 구축할 수 있습니다.

특징

도구

list_projects
- Aiven 계정의 모든 프로젝트를 나열하세요.
list_services
- 특정 Aiven 프로젝트의 모든 서비스를 나열합니다.
get_service_details
- Aiven 프로젝트의 특정 서비스에 대한 세부 정보를 얻으세요.

Related MCP server: MCP Salesforce Connector

Claude Desktop 구성

다음 위치에 있는 Claude Desktop 구성 파일을 엽니다.
- macOS의 경우: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows의 경우: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
다음을 추가합니다.

지엑스피1

환경 변수를 업데이트합니다.

$REPOSITORY_DIRECTORY 저장소를 포함하는 폴더를 가리킵니다.
AIVEN_TOKENAiven 로그인 토큰 으로 변경합니다.

uv 명령 항목을 찾아 uv 실행 파일의 절대 경로로 바꾸세요. 이렇게 하면 서버를 시작할 때 올바른 버전의 uv 사용됩니다. Mac에서는 which uv 사용하여 이 경로를 찾을 수 있습니다.
변경 사항을 적용하려면 Claude Desktop을 다시 시작하세요.

커서 구성

커서 -> 설정 -> 커서 설정으로 이동합니다.
"MCP 서버"를 선택하세요
새로운 서버를 추가하세요
- 이름: mcp-aiven
- 유형: command
- 명령어: uv --directory $REPOSITORY_DIRECTORY run --with-editable $REPOSITORY_DIRECTORY --python 3.13 mcp-aiven

여기서 $REPOSITORY_DIRECTORY 저장소 경로입니다. AIVEN_BASE_URL , AIVEN_PROJECT_NAME , AIVEN_TOKEN 변수로 추가해야 할 수도 있습니다.

개발

저장소 루트에 있는 .env 파일에 다음 변수를 추가합니다.

AIVEN_BASE_URL=https://api.aiven.io AIVEN_TOKEN=$AIVEN_TOKEN

uv sync 실행하여 종속성을 설치하세요. uv 설치하려면 여기의 지침을 따르세요. 그런 다음 source .venv/bin/activate 실행하세요.
간편하게 테스트하려면 mcp dev mcp_aiven/mcp_server.py 실행하여 MCP 서버를 시작할 수 있습니다.

환경 변수

다음 환경 변수는 Aiven 연결을 구성하는 데 사용됩니다.

필수 변수

AIVEN_BASE_URL : Aiven API URL
AIVEN_TOKEN : 인증 토큰

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 및 AI 에이전트에 대한 개발자 고려 사항

이 섹션에서는 이 시스템 내에서 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 및 AI 에이전트를 사용할 때 개발자의 주요 책임과 보안 고려 사항을 간략하게 설명합니다. 자체 관리형 MCP:

고객 책임: MCP는 Aiven에서 호스팅하는 것이 아니라 사용자 환경에서 실행됩니다. 따라서 사용자는 공유 책임 모델을 준수하여 운영 관리, 보안 및 규정 준수에 대한 전적인 책임을 집니다. ( https://aiven.io/responsibility-matrix )
배포 및 유지관리: 개발자는 MCP 배포, 업데이트 및 유지관리의 모든 측면을 처리해야 합니다.

AI 에이전트 보안:

권한 제어: AI 에이전트의 접근 및 기능은 인증에 사용되는 API 토큰에 부여된 권한에 따라 엄격하게 관리됩니다. 개발자는 이러한 권한을 세심하게 관리해야 합니다.
자격 증명 처리: AI Agent가 사용자를 대신하여 작업을 수행하기 위해 액세스 자격 증명(예: 데이터베이스 연결 문자열, 스트리밍 서비스 토큰)을 요구할 수 있다는 점에 유의하십시오. AI Agent에 이러한 자격 증명을 제공할 때는 각별히 주의하십시오.
위험 평가: 조직의 보안 정책을 준수하고 AI 에이전트에게 중요한 리소스에 대한 액세스 권한을 부여하기 전에 철저한 위험 평가를 실시하세요.

API 토큰 모범 사례: