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Conduktor

Conduktor

远程服务
conduktor.io云与基础设施52 周前更新

关于 Conduktor

Conduktor MCP 面向管理 Kafka 集群的平台与工程团队,提供集群、主题、消费者组、Schema、连接器及治理信息。服务器运行在 Conduktor Console 内,调用遵循现有 RBAC 并记录审计;工具包含读取操作,也包含有限写入。

主要功能

  1. 01查看集群健康状况与主题使用情况
  2. 02检查消费者组状态、积压和成员
  3. 03查询 Schema 与兼容性
  4. 04查看连接器、证书、访问控制和血缘
  5. 05查询审计日志与团队成本归属
  6. 06通过工具标记主题

适用场景

  1. 01排查消费者组积压及阻塞消息
  2. 02定位未使用主题及其创建者
  3. 03检查即将到期的证书和主题所有权
  4. 04分析团队成本及数据流向

MCP 相关

Conduktor Console 内置 MCP 端点,向客户端和 Console 内的 Agent 提供 Kafka 控制平面工具。调用使用 Console 身份与 RBAC 权限,并写入审计日志;工具主要用于读取,也有部分写入操作。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://{console_host}/api/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

全部服务地址
Streamable HTTPhttps://{console_host}/api/mcp需要授权
安装包
npm@conduktor/mcp1.0.0

工具

详细介绍

Conduktor MCP

让 AI 助手管理你的 Kafka 环境。

不只是一个连接集群的聊天窗口,而是让 Agent——你的 Agent,或我们的 Agent——了解你运行的每个集群中实际发生的情况,并采取行动:回收没人消费的主题,将成本归属到花费成本的团队,发现下个月即将过期的证书,重启凌晨 3 点故障的连接器,为负责人已离职的主题添加标签。

MCP 端点内置于 Conduktor Console 中。无需部署任何内容,也无需新增安全措施:助手会继承你现有的 RBAC、审计跟踪和所有权模型。

为你的工具和 Console Agent 提供一个端点。每次调用都以调用者自己的 RBAC 权限运行,并接受审计。元数据会传给模型;你的记录仍保留在 Kafka 中。

先试用

手边没有 Kafka?demo/ 会通过 docker compose up -d 启动集群、Console 和 MCP 端点,并预先填充主题、流量以及一个故意落后的消费者组。

设置

在 Console 中创建个人访问令牌,然后将 MCP 客户端指向你自己的 Console:

{
  "mcpServers": {
    "conduktor": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@conduktor/mcp"],
      "env": {
        "CONDUKTOR_CONSOLE_URL": "https://console.acme-corp.com",
        "CONDUKTOR_API_TOKEN": "your-personal-access-token"
      }
    }
  }
}

系统会自动附加 /api/mcp。粘贴已经以该路径结尾的 URL 也可以。

不使用软件包进行连接

@conduktor/mcp 封装了 mcp-remote。如果你更愿意,也可以自行调用:

{
  "mcpServers": {
    "conduktor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://console.acme-corp.com/api/mcp",
        "--header",
        "Authorization: Bearer ${CONDUKTOR_API_TOKEN}"
      ],
      "env": { "CONDUKTOR_API_TOKEN": "your-personal-access-token" }
    }
  }
}

助手可以询问什么

用英语提问,获得基于你实际环境而非文档的答案:

哪些主题已经一个月没有被消费?是谁创建的? 上个季度支付团队让我们花了多少钱?主要原因是什么? 这个消费者组卡住了——是什么消息阻塞了它? 哪些证书会在 3 月之前过期?它们分别属于谁? 这些主题都没有负责人。能根据数据血缘找出应该由谁负责吗?

这些不是演示。每个问题都对应下面的工具,也对应 Agent 可以无人值守执行的任务。

从回答到运维

同一工具目录服务于两种调用方:你的工具——Claude Code、Cursor、脚本、内部开发者平台——以及在 Console 内运行的 Agent,它们按计划执行,或在审计日志事件触发时执行,并使用各自的机器身份。

第二种方式才是它不再只是聊天机器人的关键。Agent 由任务、身份和一组有界工具构成。它会在周一上午 9 点醒来,或在连接器故障的那一刻醒来,处理问题,然后带回你可以采取行动的结果——报告、建议,或一项由它提出并由你批准的变更。

每次运行都会端到端追踪:提示词、每次工具调用、令牌和结果。你可以将这些信息附加到工单中,或交给审计人员。

工具

共 31 个,涵盖整个控制平面。大多数用于读取;部分用于写入,且写入类工具还在增加。

集群
工具功能
list-clusters列出此 Console 管理的所有 Kafka 集群,以及对应的 Schema Registry、Connect 集群和类型
get-cluster根据 slug 获取单个集群的注册信息
insights-cluster一次调用即可获取健康评分、主题和分区数量、序列化方式分布——了解集群概况
主题
工具功能
list-topics主题目录:名称、标签、描述、分区、副本和配置
get-topic根据完整名称获取单个主题
list-topics-with-usage获取包含消息数、大小和吞吐量的主题
query-topics筛选集群中的主题
aggregate-topics对主题分组并计算每组统计值——计数、总和、平均值、最小值、最大值
insights-topics分区倾斜、副本问题,以及那些悄然出现的问题
set-topic-labels (写入)为主题添加标签——所有权、环境或你的任意分类体系
消息
工具功能
get-last-messages某个主题的最近 N 条消息
get-record-at指定分区和偏移量的记录,即阻塞消费者的那条记录
消费者组
工具功能
list-consumer-groups显示消费者组的状态、滞后量和成员数
get-consumer-group查看某个消费者组的详细信息
list-consumer-groups-by-topic查看实际读取此主题的消费者组
Schema
工具功能
list-subjects · get-subject · list-subject-namesSubject 目录
get-schema-version查看指定版本
check-schema-compatibility在发布更改之前,检查是否会影响消费者
Connect、Gateway
工具功能
list-connectors-detailed · get-connector查看连接器及其状态
list-interceptors查看集群上配置的 Gateway 拦截器
访问、身份、治理、成本
工具功能
list-acl-bindings查看谁有权执行哪些操作
list-service-accounts · get-service-account查看非人类身份
list-certificates查看证书及其到期时间
list-applications查看目录中注册的应用
get-stream-lineage查看数据流向
query-audit-log查看谁在何时执行了什么操作
get-chargeback-report查看分摊到各团队的成本

安全是实现这一切的基础

让 Agent 访问生产环境是合理的,唯一的原因是已有边界,并且每次调用都会强制执行这些边界。

访问权限属于你。 每次调用都会携带 Console 令牌,并以该用户的 RBAC 权限运行。Agent 无法查看其所有者无权查看的集群。撤销所有者的访问权限后,Agent 会同时失去相应权限。

控制平面,而非数据平面。 提供给模型的是元数据——主题、配置、偏移量、消费者组、Schema、数据血缘和成本。除非任务明确需要调用读取记录的工具,否则记录会保留在 Kafka 中。

一切操作均有审计记录。 每次调用都会记入 Console 审计日志,并可追溯到执行调用的身份。

文档

本仓库包含什么

以 @conduktor/mcp 发布的启动器、本文档和注册表元数据。服务本身在 Console 中运行。若服务存在 Bug,请联系 Conduktor 支持;若启动器或本文档存在问题,请在此处提交 issue。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。