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Kafka MCP Server是一个基于Model Context Protocol(MCP)的服务,通过自然语言(LLM)实现与Apache Kafka集群的交互,支持主题管理、消息生产和消费等操作。
2.5分
6.6K

什么是Kafka MCP 服务器?

Kafka MCP 服务器是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的工具,它允许您通过自然语言与Apache Kafka集群进行交互。借助此工具,您可以轻松管理和操作Kafka主题、消费者组以及消息流。

如何使用Kafka MCP 服务器?

首先,确保您的Kafka集群正在运行。然后,通过简单的命令启动Kafka MCP服务器,并使用支持MCP的客户端(如Claude Desktop)连接到服务器。您可以通过自然语言输入来执行各种任务,例如创建主题、消费消息等。

适用场景

Kafka MCP 服务器非常适合需要频繁操作Kafka集群的开发者和技术人员,特别是那些希望通过自然语言简化工作流程的人群。

主要功能

列出主题
获取当前Kafka集群中的所有主题列表。
创建主题
根据指定的配置创建新的Kafka主题。
消费消息
从指定的主题中读取消息并展示给用户。
生产消息
向指定的主题发送新消息。
描述集群
获取有关Kafka集群的基本信息,例如控制器和broker列表。
列出消费者组及其延迟情况
显示所有消费者组的状态以及它们的消费延迟。
获取偏移量
获取特定主题的最早和最新偏移量。
多路复用工具
允许多个连续工具调用在一个请求中完成,支持动态依赖解析。
优势
通过自然语言简化复杂的Kafka操作。
支持多种高级功能,如动态依赖解析。
易于集成到现有的开发环境中。
局限性
对于某些高级功能可能需要额外配置。
性能可能受到网络延迟的影响。

如何使用

安装Docker或Go环境
为了在本地运行Kafka MCP服务器,您需要安装Docker或者Golang。
启动Kafka集群
按照官方文档启动一个本地Kafka实例。
启动Kafka MCP服务器
使用提供的Docker命令或本地构建的方式启动Kafka MCP服务器。

使用案例

列出所有主题
演示如何获取Kafka集群中的所有主题。
生产消息
演示如何向某个主题发送一条消息。

常见问题

如何启动Kafka MCP服务器?
是否支持动态依赖解析?

相关资源

Kafka官方网站
Apache Kafka的官方文档和资源。
GitHub项目页面
Kafka MCP服务器的开源代码仓库。

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "kafka": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "KAFKA_MCP_BOOTSTRAP_SERVERS",
        "ghcr.io/cefboud/kafka-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "KAFKA_MCP_BOOTSTRAP_SERVERS": "localhost:9092"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "kafka": {
      "command": "<workdir>/kafka-mcp-server/kafka-mcp-server",
      "args": [
        "stdio",
      ],
      "env": {
        "KAFKA_MCP_BOOTSTRAP_SERVERS": "localhost:9092"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "kafka": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "KAFKA_MCP_BOOTSTRAP_SERVERS",
        "ghcr.io/cefboud/kafka-mcp-server",
        "--enable-multiplex",
        "--multiplex-model",
        "gemini"
      ],
      "env": {
        "KAFKA_MCP_BOOTSTRAP_SERVERS": "localhost:9092",
        "GEMINI_API_KEY": "....."
      }
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

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