local-only server

The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.

Integrations

Provides access to Aiven for ClickHouse services, allowing interaction with analytical databases hosted on the Aiven platform.
Enables working with Aiven for OpenSearch services, providing tools to interact with search and analytics capabilities.
Enables interaction with Aiven for PostgreSQL services, allowing access to database resources hosted on the Aiven platform.

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.

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:

최소 권한 원칙: 항상 최소 권한 원칙을 준수하십시오. API 토큰은 의도된 기능에 필요한 최소한의 권한으로 범위를 지정하고 제한해야 합니다.
토큰 관리: 정기적인 순환 및 안전한 보관을 포함한 강력한 토큰 관리 관행을 구현합니다.

주요 내용:

사용자는 MCP 실행 및 보안에 대한 전적인 통제권과 책임을 갖습니다.
AI 에이전트 권한은 API 토큰 권한과 직접적으로 연결됩니다.
AI 에이전트에게 자격 증명을 제공할 때는 각별히 주의하세요.
API 토큰을 관리할 때는 최소 권한 원칙을 엄격히 준수하세요.

You must be authenticated.

A

security – no known vulnerabilities

A

license - permissive license

A

quality - confirmed to work

Tools

Aiven 서비스(PostgreSQL, Kafka, ClickHouse, Valkey, OpenSearch)에 대한 액세스를 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버로, LLM이 이러한 서비스와 상호 작용하여 전체 스택 솔루션을 구축할 수 있도록 합니다.

Aiven MCP Server