Skip to main content
Glama
Aiven-Open

Aiven MCP Server

Official
by Aiven-Open

Сервер 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_projects

    • Перечислите все проекты в вашей учетной записи Aiven.

  • list_services

    • Перечислите все услуги в конкретном проекте Aiven.

  • get_service_details

    • Получите подробную информацию о вашем услуге в конкретном проекте Aiven.

Related MCP server: MCP TapData Server

Конфигурация для Claude Desktop

  1. Откройте файл конфигурации Claude Desktop, расположенный по адресу:

    • В macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

    • В Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

  2. 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_DIRECTORY для указания на папку, содержащую репозиторий

  • AIVEN_TOKEN к токену входа Aiven .

  1. Найдите запись команды для uv и замените ее абсолютным путем к исполняемому файлу uv . Это гарантирует, что при запуске сервера будет использоваться правильная версия uv . На Mac вы можете найти этот путь, используя which uv .

  2. Перезапустите Claude Desktop, чтобы изменения вступили в силу.

Конфигурация для курсора

  1. Перейдите в Курсор -> Настройки -> Настройки курсора.

  2. Выберите «Серверы MCP»

  3. Добавьте новый сервер с

    • Имя: mcp-aiven

    • Тип: command

    • Команда: 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

  1. Добавьте следующие переменные в файл .env в корне репозитория.

AIVEN_BASE_URL=https://api.aiven.io
AIVEN_TOKEN=$AIVEN_TOKEN
  1. Запустите uv sync для установки зависимостей. Для установки uv следуйте инструкциям здесь . Затем выполните source .venv/bin/activate .

  2. Для простоты тестирования вы можете запустить mcp dev mcp_aiven/mcp_server.py чтобы 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 tools
get_service_detailsD
ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
project_nameYes
service_nameYes

TDQS

D1/5.0
Behavior1/5

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.

Conciseness1/5

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.

Completeness1/5

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.

Parameters1/5

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.

Purpose1/5

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.

Usage Guidelines1/5

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
ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault

No parameters

TDQS

D1/5.0
Behavior1/5

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.

Conciseness1/5

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.

Completeness1/5

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.

Parameters1/5

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.

Purpose1/5

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.

Usage Guidelines1/5

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
ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
project_nameYes

TDQS

D1/5.0
Behavior1/5

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.

Conciseness1/5

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.

Completeness1/5

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.

Parameters1/5

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.

Purpose1/5

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.

Usage Guidelines1/5

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.

  1. 3 tool updatesv1.0.0
    • First observedget_service_details
    • First observedlist_projects
    • First observedlist_services

TDQS

D1.8/5.0
Disambiguation5/5

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.

Naming Consistency5/5

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.

Tool Count2/5

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.

Completeness2/5

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

ActivityActive
ResponsivenessSyncing

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

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    A Model Context Protocol server that enables Large Language Models to seamlessly interact with ClickHouse databases, supporting resource listing, schema retrieval, and query execution.
    2
    MIT
  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    A 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.
    -
  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    A 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
    -

Latest Blog Posts

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