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mcp-kafka

mcp-kafka

本地服务
github.com/brandon-powers云与基础设施384 周前更新

关于 mcp-kafka

mcp-kafka 是面向 Kafka 生态的 MCP 服务,供 LLM 通过 Kafka 核心 API 及相关服务查询集群、消费组和配置,并执行消息读写。项目仍在开发中。

主要功能

  1. 01Kafka 消息消费与生产
  2. 02查询集群、主题和消费组
  3. 03访问 Kafka Connect API
  4. 04查看 Burrow 消费组状态
  5. 05查询 Cruise Control 集群信息

适用场景

  1. 01消费或发布 Kafka 消息
  2. 02检查主题与消费组信息
  3. 03查看 Kafka Connect 连接器
  4. 04检查集群负载和分区状态

MCP 相关

该 MCP 服务向客户端提供 Kafka、Kafka Connect、Burrow 和 Cruise Control 工具,并提供主题、连接器和消费组资源。启用的 API 由对应环境变量决定。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

概述

mcp-kafka 是适用于 Apache Kafka 的服务端 模型上下文协议(MCP) 实现。它可让语言模型(LLM/SLM)可靠地与 Kafka 及其生态系统交互,包括 Kafka Connect、Burrow 和 Cruise Control。

注意: 该项目仍在开发中,预计会有更改和潜在错误。

功能

该服务支持基于 Kafka 核心 API 的功能(暂不包括 Streams),以及 Burrow 和 Cruise Control REST API。

待办事项

  • 使用 asyncio 和 aiohttp。
  • 在数据类中设置环境配置值。
  • 完成 admin/consumer/producer API 支持。
  • 支持 Burrow API。
  • 支持 CC API。
  • 服务和集成测试。
  • 发布到 PyPI(uv pip install mcp-kafka)
  • 测试 Dockerfile 并推送到 Dockerhub(docker pull bkpowers/mcp-kafka)
  • 在 README 中提供用法、配置、部署选项和演示。
  • 考虑集成 Strimzi/kcctl。
  • 为特定资源/工具提供支持自动补全的提示词。
MCP 功能
工具
Kafka
  • consume
  • produce
  • describe_kafka_cluster
  • describe_kafka_topics
  • describe_kafka_consumer_groups
  • describe_kafka_delegation_tokens
  • describe_kafka_log_dirs
  • describe_kafka_configs
  • describe_kafka_acls
Kafka Connect
  • get_kafka_connect_cluster_info
  • get_kafka_connect_config
  • get_kafka_connect_connectors
  • get_kafka_connect_connector_plugins
  • get_kafka_connect_loggers
Burrow
  • burrow_healthcheck
  • burrow_list_clusters
  • burrow_describe_cluster
  • burrow_list_consumers_with_group_detail
  • burrow_list_topics
  • burrow_check_consumer_group_status
Cruise Control
  • cruise_control_get_state
  • cruise_control_get_kafka_cluster_load
  • cruise_control_get_partition_resource_utilization_and_load
  • cruise_control_get_partition_and_replica_state
  • cruise_control_get_optimization_proposals
  • cruise_control_get_user_request_result
资源
  • 主题、连接器、消费者组
提示词

用法 / 配置

  1. Claude Desktop
  2. Cursor
  3. Windsurf
  4. Langchain MCP adapter
  5. Azure OpenAI
环境变量

目前,通过设置特定环境变量来启用相应的 API。如果没有设置任何环境变量,服务将返回空响应。如果设置了一个或多个变量,相应的工具也会启用。

  • KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS:Kafka Admin、Consumer、Producer API
  • KAFKA_CONNECT_API_URL:Kafka Connect API
  • KAFKA_BURROW_API_URL:Burrow API
  • KAFKA_CRUISE_CONTROL_API_URL:Cruise Control API

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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。