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
- 01查看集群健康状况与主题使用情况
- 02检查消费者组状态、积压和成员
- 03查询 Schema 与兼容性
- 04查看连接器、证书、访问控制和血缘
- 05查询审计日志与团队成本归属
- 06通过工具标记主题
适用场景
- 01排查消费者组积压及阻塞消息
- 02定位未使用主题及其创建者
- 03检查即将到期的证书和主题所有权
- 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。
https://{console_host}/api/mcpclaude mcp add --transport http conduktor-kafka https://{console_host}/api/mcp{"mcpServers":{"conduktor-kafka":{"type":"http","url":"https://{console_host}/api/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"conduktor-kafka":{"type":"http","url":"https://{console_host}/api/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"conduktor-kafka":{"type":"http","url":"https://{console_host}/api/mcp"}}}{"mcpServers":{"conduktor-kafka":{"serverUrl":"https://{console_host}/api/mcp"}}}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。
https://{console_host}/api/mcp需要授权工具
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。
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-names | Subject 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。
评论
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。