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MCP Kafka工具

MCP Kafka工具

本地服务
github.com/yufule云与基础设施079 周前更新

关于 MCP Kafka工具

MCP Kafka工具是用于连接 Kafka 的 MCP 服务,面向需要查询和操作 Kafka 数据的用户。它支持查看 Topic 信息、读写消息及按时间范围回放历史消息。

主要功能

  1. 01列出 Kafka Topic
  2. 02查看分区与偏移量信息
  3. 03向 Topic 发送消息
  4. 04读取最新消息
  5. 05按时间范围回放消息

适用场景

  1. 01检查 Topic 和分区状态
  2. 02发布或查看 Kafka 消息
  3. 03回顾指定时间段的消息

MCP 相关

它向 MCP 客户端提供 Kafka Topic 与消息操作工具,可通过 STDIO 本地运行,也可通过 SSE Web 服务连接。

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

来自项目 README

MCP Kafka工具

这是一个基于MCP(Model Context Protocol)协议的Kafka工具,可以通过大模型连接Kafka,提供以下功能:

  1. 查询指定topic的信息
  2. 往指定topic里面读写数据
  3. 回放指定时间,指定topic的数据

安装依赖

pip install -r requirements.txt

使用方式

本地模式(STDIO)

直接运行mcp_kafka_server.py文件:

python mcp_kafka_server.py

然后在MCP客户端(如Claude、Cherry Studio等)中连接本地MCP服务器。

Web服务模式(SSE)

运行mcp_kafka_sse_server.py文件启动Web服务:

python mcp_kafka_sse_server.py

服务将启动在 http://localhost:8000,MCP端点为 http://localhost:8000/mcp

然后在MCP客户端中连接这个远程MCP服务器。

主要功能

1. 列出所有Topic
list_topics()

返回Kafka中所有可用的Topic列表。

2. 获取Topic信息
get_topic_info(topic_name)

获取指定Topic的详细信息,包括分区数量、每个分区的起始和结束偏移量以及消息数量。

3. 发送消息
send_message(topic_name, message, key)

向指定Topic发送消息,message可以是JSON字符串或普通字符串,key为可选参数。

4. 读取消息
read_messages(topic_name, max_messages, timeout_ms)

从指定Topic读取最新的消息,max_messages指定最大读取消息数(默认10条),timeout_ms指定超时时间(默认1000毫秒)。

5. 回放历史消息
replay_messages(topic_name, start_time, end_time, max_messages)

回放指定时间段内的消息,start_time和end_time为ISO格式的时间字符串(如'2023-01-01T00:00:00'),max_messages指定最大回放消息数(默认100条)。

配置Kafka连接

默认连接到localhost:9092,如需修改连接地址,请在KafkaManager类的初始化参数中修改bootstrap_servers。

评论

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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。