Aiven MCP Server是一个专为Aiven生态系统设计的模型上下文协议(MCP)服务器，它允许AI模型安全地访问Aiven for PostgreSQL、Kafka、ClickHouse、Valkey和OpenSearch等服务。通过提供list_projects、list_services和get_service_details等工具，开发者可以轻松地将Aiven的数据服务集成到LLM应用中，构建全栈解决方案。

该服务器通过标准输入/输出或HTTP/SSE与AI模型交互，简化了AI模型与Aiven服务的连接过程。开发者只需配置Aiven API token，即可利用Aiven的强大数据能力，无需担心复杂的底层集成。Aiven MCP Server的核心价值在于降低了AI应用开发的复杂性，使开发者能够专注于构建创新功能，同时确保数据访问的安全性和合规性。它以Python编写，易于部署和维护，并遵循Apache 2.0开源协议。

项目列表检索

mcp-aiven 允许 AI 模型通过 list_projects 工具检索 Aiven 账户中的所有项目。该功能通过 Aiven API 接口实现，使用户能够快速了解其 Aiven 账户下的项目概况。这对于需要跨多个项目进行数据分析或资源管理的 AI 应用至关重要。例如，一个 AI 驱动的成本优化工具可以使用此功能来识别不同项目中资源使用情况，并提出优化建议。该工具通过调用 list_projects 获取项目列表，然后针对每个项目调用 list_services 获取服务信息，最终分析资源使用情况并生成报告。此功能简化了 AI 模型与 Aiven 平台交互的流程，无需手动配置项目信息，降低了集成复杂度。

服务列表检索

list_services 工具允许 AI 模型检索指定 Aiven 项目中的所有服务。该功能是构建基于 Aiven 服务的 AI 应用的基础。通过提供项目名称，AI 模型可以获取该项目下所有 Aiven 服务的列表，包括 PostgreSQL、Kafka、ClickHouse、Valkey 和 OpenSearch 等。例如，一个 AI 驱动的监控系统可以使用此功能来自动发现需要监控的服务。该系统首先调用 list_projects 获取项目列表，然后针对每个项目调用 list_services 获取服务列表，最后配置监控指标并开始收集数据。此功能极大地简化了 AI 模型与 Aiven 服务的集成，使其能够动态地适应 Aiven 环境的变化。

服务详情检索

get_service_details 工具允许 AI 模型获取指定 Aiven 项目中特定服务的详细信息。该功能提供了关于服务的全面信息，包括服务类型、连接信息、配置参数等。这些信息对于 AI 模型理解和操作 Aiven 服务至关重要。例如，一个 AI 驱动的数据库管理工具可以使用此功能来获取 PostgreSQL 数据库的连接信息，然后使用这些信息连接到数据库并执行查询。该工具首先调用 list_projects 和 list_services 找到目标 PostgreSQL 服务，然后调用 get_service_details 获取连接信息，最后使用这些信息连接到数据库并执行管理任务。此功能使 AI 模型能够以编程方式访问 Aiven 服务的配置和状态，从而实现自动化管理和优化。

技术实现

mcp-aiven 基于 Python 开发，并使用 Aiven API 进行交互。它通过标准输入/输出 (stdin/stdout) 或 HTTP/SSE 与客户端通信，符合 MCP 协议规范。该实现依赖于环境变量 AIVEN_BASE_URL 和 AIVEN_TOKEN 进行身份验证，确保安全访问 Aiven API。开发者可以通过 uv 包管理器安装和运行 mcp-aiven，并将其配置到 Claude Desktop 或 Cursor 等 AI 开发环境中。此外，mcp-aiven 提供了详细的开发文档和示例代码，方便开发者快速上手和集成。