mcp-合流
AIアシスタントがConfluent Cloud REST APIと連携できるようにするMCPサーバー実装。このサーバーにより、Claude DesktopやGoose CLIなどのAIツールが、自然言語によるインタラクションを通じてKafkaトピック、コネクタ、Flink SQLステートメントを管理できるようになります。
デモ
グースCLI

クロードデスクトップ

目次
ユーザーガイド
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**
.envファイルを作成する:**サンプルの.envファイル構造 (以下に表示) を、プロジェクトのルートにある.envという名前の新しいファイルにコピーします。.envConfluent Cloud 環境に必要な値を入力します。各変数の詳細については、設定セクションをご覧ください。Node.js をインストールします(まだインストールされていない場合)
Node.jsのバージョン管理にはNVM (Node Version Manager)の使用をお勧めします。
Node.js をインストールして使用します。
nvm install 22 nvm use 22
構成
次の構成で、プロジェクトのルート ディレクトリに.envファイルを作成します。
環境変数リファレンス
変数 | 説明 | デフォルト値 | 必須 |
HTTP_ホスト | HTTPトランスポートにバインドするホスト(文字列) | 「ローカルホスト」 | はい |
HTTP_ポート | HTTPトランスポートに使用するポート(数値(最小:0)) | 3000 | はい |
ブートストラップサーバー | Kafka クラスターへの初期接続を確立するために使用される、host1:port1、host2:port2 形式の Kafka ブローカー アドレスのリスト (文字列) | いいえ | |
CONFLUENT_CLOUD_API_KEY | Confluent Cloud プラットフォーム管理用のマスター API キー。組織全体のリソースの管理を可能にします (文字列 (最小: 1)) | いいえ | |
CONFLUENT_CLOUD_API_SECRET | 包括的な Confluent Cloud プラットフォーム管理のための CONFLUENT_CLOUD_API_KEY とペアになったマスター API シークレット (文字列 (最小: 1)) | いいえ | |
CONFLUENT_CLOUD_REST_ENDPOINT | Confluent Cloud の REST API サービスのベース URL (デフォルト) | いいえ | |
FLINK_API_KEY | コンピューティング プールや SQL ステートメント管理を含む Confluent Cloud の Flink サービスにアクセスするための認証キー (文字列 (最小: 1)) | いいえ | |
FLINK_API_SECRET | Confluent Cloud の Flink サービスへの認証アクセス用の FLINK_API_KEY とペアになったシークレット トークン (文字列 (最小: 1)) | いいえ | |
FLINK_COMPUTE_POOL_ID | Flinkコンピューティング プールの一意の識別子。'lfcp-' プレフィックスで始まる必要があります (文字列) | いいえ | |
FLINK_データベース名 | Flink SQL 操作でデータベース参照として使用される関連 Kafka クラスターの名前 (文字列 (最小: 1)) | いいえ | |
FLINK_ENV_ID | Flink 環境の一意の識別子。'env-' プレフィックスで始まる必要があります (文字列) | いいえ | |
FLINK_ENV_NAME | 識別および表示目的で使用される Flink 環境の人間が読める名前 (文字列 (最小: 1)) | いいえ | |
FLINK_ORG_ID | Flink リソース管理用の Confluent Cloud 内の組織識別子 (文字列 (最小: 1)) | いいえ | |
FLINK_REST_ENDPOINT | SQL ステートメントとコンピューティング プールの管理に使用される Confluent Cloud の Flink REST API エンドポイントのベース URL (文字列) | いいえ | |
KAFKA_API_キー | Kafka クラスターとの安全な接続を確立するために必要な認証資格情報 (ユーザー名) (文字列 (最小: 1)) | いいえ | |
KAFKA_API_SECRET | 安全な Kafka クラスター アクセスのための KAFKA_API_KEY とペアになった認証資格情報 (パスワード) (文字列 (最小: 1)) | いいえ | |
KAFKA_クラスターID | Confluent Cloud エコシステム内の Kafka クラスターの一意の識別子 (文字列 (最小: 1)) | いいえ | |
KAFKA_ENV_ID | Kafka クラスターの環境識別子。'env-' プレフィックスで始まる必要があります (文字列) | いいえ | |
KAFKA_REST_エンドポイント | Kafka クラスターの管理と運用のための REST API エンドポイント (文字列) | いいえ | |
スキーマレジストリAPIキー | データ スキーマを管理および検証するためのスキーマ レジストリ サービスにアクセスするための認証キー (文字列 (最小: 1)) | いいえ | |
スキーマレジストリAPIシークレット | 安全なスキーマ レジストリ アクセスのための SCHEMA_REGISTRY_API_KEY とペアになった認証シークレット (文字列 (最小: 1)) | いいえ | |
スキーマレジストリエンドポイント | データ スキーマを管理するためにスキーマ レジストリ サービスにアクセスするための URL エンドポイント (文字列) | いいえ |
使用法
このMCPサーバーは、Claude DesktopやGoose CLI/Desktopなど、様々なMCPクライアントで使用できるように設計されています。具体的な設定と操作は、使用するクライアントによって異なります。ただし、一般的な手順は以下のとおりです。
サーバーを起動する: MCP サーバーは、次の 2 つの方法のいずれかで実行できます。
ソースから:開発者ガイドの指示に従って、ソースからサーバーをビルドして実行します。通常、以下の手順が必要です。
依存関係のインストール(
npm install)プロジェクトのビルド(
npm run buildまたはnpm run dev)
npx を使用する場合: npx を使用してサーバーを直接起動できます (ビルドは不要)。
npx -y @confluentinc/mcp-confluent -e /path/to/confluent-mcp-server/.env
**MCPクライアントの設定:**各クライアントは、MCPサーバーのアドレスと必要な認証情報を指定する方法が異なります。クライアント(例:Claude、Goose)を、このサーバーが稼働しているアドレス(通常は特定のポートを持つ
localhost)に接続するように設定する必要があります。サーバーが稼働するポートは、環境変数で設定できます。**MCPクライアントを起動します。**クライアントがMCPサーバーに接続できるように設定したら、MCPクライアントを起動できます。起動時に、MCPサーバーのインスタンスがローカルに作成されます。このインスタンスは、データスキーマの管理とConfluent Cloudとのやり取りをユーザーに代わって行います。
**クライアント経由でConfluentとやり取りする:**クライアントが接続されると、クライアントのインターフェースを使用してConfluent Cloudのリソースとやり取りできるようになります。クライアントはMCPサーバーにリクエストを送信し、MCPサーバーがユーザーに代わってConfluent Cloudとやり取りします。
Claudeデスクトップの設定
Claude Desktop および MCP サーバーのインストールの詳細については、ここを参照してください。
この MCP サーバーを使用するように Claude Desktop を構成するには:
オープンクロードデスクトップ構成
Macの場合:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows の場合:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
設定ファイルの編集
好みのテキストエディタで設定ファイルを開きます
次のいずれかの方法を使用して、構成を追加または変更します。
{ "mcpServers": { "confluent": { "command": "node", "args": [ "/path/to/confluent-mcp-server/dist/index.js", "--env-file", "/path/to/confluent-mcp-server/.env", ] } } }{ "mcpServers": { "confluent": { "command": "npx", "args": [ "-y" "@confluentinc/mcp-confluent", "-e", "/path/to/confluent-mcp-server/.env" ] } } }/path/to/confluent-mcp-server/この MCP サーバーをインストールした実際のパスに置き換えます。Claudeデスクトップを再起動します
変更を有効にするには、Claude Desktop を閉じて再度開きます。
Claude Desktopを起動するとMCPサーバーが自動的に起動します。
これで、Claude Desktop は Confluent とのやり取りにローカル MCP サーバーを使用するように構成されます。

Goose CLIの設定
Goose CLI のインストール方法の詳細については、ここを参照してください。
インストールしたら、次の手順に従います。
構成コマンドを実行します。
goose configure対話型プロンプトに従います。
Add extension選択Command-line Extensionを選択拡張機能名として
mcp-confluentを入力します次のいずれかの構成方法を選択します。
node /path/to/confluent-mcp-server/dist/index.js --env-file /path/to/confluent-mcp-server/.envnpx -y @confluentinc/mcp-confluent -e /path/to/confluent-mcp-server/.env
/path/to/confluent-mcp-server/この MCP サーバーをインストールした実際のパスに置き換えます。

mcp-confluent CLI の使用法
MCPサーバーは、高度な設定と制御のための柔軟なコマンドラインインターフェース(CLI)を提供します。CLIを使用すると、環境ファイルやトランスポートを指定したり、有効化またはブロックするツールを細かく調整したりできます。
基本的な使い方
すべての CLI オプションとヘルプを表示できます。
例: すべてのトランスポートを使用して展開する
例: 特定のツールのみを許可する
例: 特定のツールをブロックする
例: ファイルからのツールリストの使用
例: 利用可能なすべてのツールの一覧
**ヒント:**許可リストはブロックリストより前に適用されます。どちらも指定されていない場合は、すべてのツールがデフォルトで有効になります。
開発者ガイド
プロジェクト構造
構築と実行
依存関係をインストールします:
npm install開発モード(変更に注意してください):
npm run devこのコマンドは、TypeScript コードを JavaScript にコンパイルし、
src/ディレクトリで変更が検出されると自動的に再構築します。プロダクションビルド(1回限りのコンパイル):
npm run buildサーバーを起動します。
npm run start
テスト
MCP検査官
MCP サーバーをテストするには、MCP サーバーのテストとデバッグを行う対話型開発者ツールであるMCP Inspector を使用できます。
新しいツールの追加
列挙クラス
ToolNameに新しい列挙を追加します。新しいツールを
ToolFactoryクラスのハンドラー マップに追加します。BaseToolHandler拡張するクラスをエクスポートして、新しいファイルを作成します。基本クラスの
handleメソッドを実装します。基本クラスの
getToolConfigメソッドを実装します。
満足したら、
index.tsのenabledToolsセットに追加します。
型の生成
貢献
バグ報告やフィードバックはGithub Issuesで受け付けています。貢献に関するガイドラインについては、 CONTRIBUTING.mdをご覧ください。
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