Aiven MCP Server
OfficialСервер MCP Aiven
Сервер протокола контекста модели (MCP) для Aiven.
Это обеспечивает доступ к сервисам Aiven для PostgreSQL, Kafka, ClickHouse, Valkey и OpenSearch, работающим в Aiven, и более широкой экосистеме собственных коннекторов Aiven. Позволяет LLM создавать полнофункциональные решения для всех вариантов использования.
Функции
Инструменты
list_projectsПеречислите все проекты в вашей учетной записи Aiven.
list_servicesПеречислите все услуги в конкретном проекте Aiven.
get_service_detailsПолучите подробную информацию о вашем услуге в конкретном проекте Aiven.
Related MCP server: MCP TapData Server
Конфигурация для Claude Desktop
Откройте файл конфигурации Claude Desktop, расположенный по адресу:
В macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonВ Windows:
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
Добавьте следующее:
{
"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"
}
}
}
}Обновите переменные среды:
$REPOSITORY_DIRECTORYдля указания на папку, содержащую репозиторийAIVEN_TOKENк токену входа Aiven .
Найдите запись команды для
uvи замените ее абсолютным путем к исполняемому файлуuv. Это гарантирует, что при запуске сервера будет использоваться правильная версияuv. На Mac вы можете найти этот путь, используяwhich uv.Перезапустите Claude Desktop, чтобы изменения вступили в силу.
Конфигурация для курсора
Перейдите в Курсор -> Настройки -> Настройки курсора.
Выберите «Серверы MCP»
Добавьте новый сервер с
Имя:
mcp-aivenТип:
commandКоманда:
uv --directory $REPOSITORY_DIRECTORY run --with-editable $REPOSITORY_DIRECTORY --python 3.13 mcp-aiven
Где $REPOSITORY_DIRECTORY — это путь к репозиторию. Возможно, вам придется добавить AIVEN_BASE_URL , AIVEN_PROJECT_NAME и AIVEN_TOKEN в качестве переменных
Разработка
Добавьте следующие переменные в файл
.envв корне репозитория.
AIVEN_BASE_URL=https://api.aiven.io
AIVEN_TOKEN=$AIVEN_TOKENЗапустите
uv syncдля установки зависимостей. Для установкиuvследуйте инструкциям здесь . Затем выполнитеsource .venv/bin/activate.Для простоты тестирования вы можете запустить
mcp dev mcp_aiven/mcp_server.pyчтобы запустить сервер MCP.
Переменные среды
Для настройки соединения Aiven используются следующие переменные среды:
Требуемые переменные
AIVEN_BASE_URL: URL-адрес API Aiven.AIVEN_TOKEN: токен аутентификации.
Рекомендации разработчикам по протоколам контекста модели (MCP) и агентам ИИ
В этом разделе излагаются основные обязанности разработчиков и соображения безопасности при работе с протоколами контекста модели (MCP) и агентами ИИ в этой системе. Самоуправляемые MCP:
Ответственность клиента: MCP выполняются в среде пользователя, а не размещаются Aiven. Таким образом, пользователи несут исключительную ответственность за свое операционное управление, безопасность и соответствие, придерживаясь модели общей ответственности. ( https://aiven.io/responsibility-matrix )
Развертывание и обслуживание: Разработчики должны заниматься всеми аспектами развертывания, обновления и обслуживания MCP.
Безопасность агента ИИ:
Контроль разрешений: Доступ и возможности агентов ИИ строго регламентируются разрешениями, предоставленными токену API, используемому для их аутентификации. Разработчики должны тщательно управлять этими разрешениями.
Обработка учетных данных: будьте предельно осторожны, поскольку агентам ИИ могут потребоваться учетные данные для доступа (например, строки подключения к базе данных, токены потокового сервиса) для выполнения действий от вашего имени. Соблюдайте крайнюю осторожность при предоставлении таких учетных данных агентам ИИ.
Оценка рисков: соблюдайте политику безопасности вашей организации и проводите тщательную оценку рисков, прежде чем предоставлять агентам ИИ доступ к конфиденциальным ресурсам.
Лучшие практики использования токенов API:
Принцип наименьших привилегий: Всегда придерживайтесь принципа наименьших привилегий. API-токены должны быть ограничены минимальными разрешениями, необходимыми для их предполагаемой функции.
Управление токенами: Внедрите надежные методы управления токенами, включая регулярную ротацию и безопасное хранение.
Основные выводы:
Пользователи сохраняют полный контроль и ответственность за выполнение и безопасность MCP.
Разрешения AI Agent напрямую связаны с разрешениями API-токена.
Будьте предельно осторожны при предоставлении учетных данных агентам ИИ.
Строго придерживайтесь принципа наименьших привилегий при управлении токенами API.
Available Tools
3 toolsget_service_detailsD
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| project_name | Yes | ||
| service_name | Yes |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Tool has no description.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Tool has no description.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Tool has no description.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Tool has no description.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
Tool has no description.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Tool has no description.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
list_projectsD
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No parameters | |||
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Tool has no description.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Tool has no description.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Tool has no description.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Tool has no description.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
Tool has no description.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Tool has no description.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
list_servicesD
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| project_name | Yes |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Tool has no description.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Tool has no description.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Tool has no description.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Tool has no description.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
Tool has no description.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Tool has no description.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.
3 tool updates
v1.0.0- First observed
get_service_details - First observed
list_projects - First observed
list_services
TDQS
Each tool has a clearly distinct purpose: get_service_details retrieves specific service information, list_projects enumerates projects, and list_services enumerates services. There is no overlap in functionality, making tool selection straightforward for an agent.
All tools follow a consistent verb_noun pattern (get_service_details, list_projects, list_services) with clear, descriptive names. The naming convention is uniform throughout the set.
With only 3 tools, the server feels under-scoped for managing Aiven services, which typically involve operations like create, update, delete, or configure services. The count is too low for comprehensive coverage of the domain.
The tool set is severely incomplete for a service management domain; it lacks essential CRUD operations (e.g., create_service, update_service, delete_service) and other key actions like managing configurations or monitoring, leaving significant gaps that will hinder agent workflows.
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Connectors
A Model Context Protocol server for Wix AI tools
A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…
Enable secure connectivity between Sentry issues and debugging data, and LLM clients, using a Model Context Protocol (MCP) server.
Model Context Protocol server for the Apideck Unified API. Connect any MCP-compatible agent framework to 100+ accounting systems, HRIS platforms, file storage providers, and more through one integration. More information https://www.apideck.com/mcp-server
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA Model Context Protocol server that enables Large Language Models to seamlessly interact with ClickHouse databases, supporting resource listing, schema retrieval, and query execution.2MIT

MCP TapData Serverofficial
FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA Model Context Protocol server that enables Large Language Models to access and interact with database connections, including viewing schemas and performing CRUD operations on connected databases.-- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA server that implements the Model Context Protocol, providing a standardized way to connect AI models to different data sources and tools.1511MIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA Model Context Protocol server that provides AI models with structured access to external data and services, acting as a bridge between AI assistants and applications, databases, and APIs in a standardized, secure way.2-
Appeared in Searches
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Aiven-Open/mcp-aiven'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server