Pavanjava Kafka MCP Server

🚀 Kafka MCP 服务器

Kafka MCP 服务器与 Apache Kafka 集成，为大型语言模型（LLM）和代理应用提供消息发布与消费功能，通过标准化接口实现 AI 模型与 Kafka 主题的交互。

🚀 快速开始

Kafka MCP 服务器允许 AI 模型通过标准化接口与 Kafka 主题进行交互，支持消息的发布与消费。以下是使用该服务器的快速步骤：

1. 确保满足先决条件。
2. 完成安装步骤。
3. 进行相关配置。
4. 运行服务器并根据需要进行集成。

✨ 主要特性

• 支持发布消息到 Kafka 主题。
• 支持从 Kafka 主题中消费消息。
• 提供标准化接口，方便 AI 模型与 Kafka 交互。

📦 安装指南

先决条件

• Python 3.8+
• Apache Kafka 实例
• Python 依赖项（参见安装部分）

安装步骤

1. 克隆仓库：

   git clone <repository-url>
   cd <repository-directory>
   

2. 创建虚拟环境并激活它：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # 在 Windows 上使用：venv\Scripts\activate
   

3. 安装所需的依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

   如果没有 requirements.txt 文件，请安装以下包：

   pip install aiokafka python-dotenv pydantic-settings mcp-server
   

📚 详细文档

配置

在项目根目录中创建一个 .env 文件，并添加以下变量：

# Kafka 配置
KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS=localhost:9092
TOPIC_NAME=your-topic-name
IS_TOPIC_READ_FROM_BEGINNING=False
DEFAULT_GROUP_ID_FOR_CONSUMER=kafka-mcp-group

# 可选：自定义工具描述
# TOOL_PUBLISH_DESCRIPTION="自定义发布工具的描述"
# TOOL_CONSUME_DESCRIPTION="自定义消费工具的描述"

使用方法

运行服务器

你可以使用提供的 main.py 脚本运行服务器：

python main.py --transport stdio

可用的传输选项：

• stdio：标准输入/输出（默认）
• sse：服务器发送事件

与 Claude Desktop 集成

要将此 Kafka MCP 服务器与 Claude Desktop 结合使用，请在你的 Claude Desktop 配置文件中添加以下配置：

{
    "mcpServers": {
        "kafka": {
            "command": "python",
            "args": [
                "<PATH TO PROJECTS>/main.py"
            ]
        }
    }
}

将 <PATH TO PROJECTS> 替换为项目的绝对路径。

项目结构

• main.py：应用程序的入口点
• kafka.py：Kafka 连接器实现
• server.py：MCP 服务器实现，带 Kafka 交互工具
• settings.py：使用 Pydantic 管理配置

可用工具

kafka-publish

发布信息到配置的 Kafka 主题。

kafka-consume

从配置的 Kafka 主题中消费信息。

⚠️ 重要提示

一旦消息被读取，将无法通过相同的 groupid 再次读取。