Kafka MCP サーバー
Apache Kafka と統合して、LLM および Agentic アプリケーションの公開および消費機能を提供するメッセージ コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー。
概要
このプロジェクトは、AIモデルが標準化されたインターフェースを介してKafkaトピックと対話できるようにするサーバーを実装します。サポート対象は以下のとおりです。
- Kafkaトピックへのメッセージの公開
- Kafkaトピックからのメッセージの消費
前提条件
- Python 3.8以上
- Apache Kafka インスタンス
- Python の依存関係 (インストールのセクションを参照)
インストール
- リポジトリをクローンします。
- 仮想環境を作成してアクティブ化します。
- 必要な依存関係をインストールします。requirements.txt が存在しない場合は、次のパッケージをインストールします。
構成
次の変数を含む.env
ファイルをプロジェクト ルートに作成します。
使用法
サーバーの実行
提供されているmain.py
スクリプトを使用してサーバーを実行できます。
利用可能な交通手段:
stdio
: 標準入出力(デフォルト)sse
: サーバー送信イベント
Claude Desktopとの統合
この Kafka MCP サーバーを Claude Desktop で使用するには、Claude Desktop 構成ファイルに次の構成を追加します。
<PATH TO PROJECTS>
プロジェクト ディレクトリへの絶対パスに置き換えます。
プロジェクト構造
main.py
: アプリケーションのエントリポイントkafka.py
: Kafka コネクタの実装server.py
: Kafka とのやり取りのためのツールを備えた MCP サーバーの実装settings.py
: Pydantic を使用した構成管理
利用可能なツール
kafka-publish
構成された Kafka トピックに情報を公開します。
kafka-consume
構成された Kafka トピックから情報を消費します。
- 注意: 一度トピックからメッセージを読み取ると、同じグループIDを使用して再度読み取ることはできません。
トピックの作成
指定されたパラメータを使用して新しい Kafka トピックを作成します。
- オプション:
--topic
作成するトピックの名前--partitions
割り当てるパーティションの数--replication-factor
ブローカー間のレプリケーション係数--config
(オプション) トピックレベルの構成のオーバーライド (例:retention.ms=604800000
)
トピックを削除
既存の Kafka トピックを削除します。
- オプション:
--topic
削除するトピックの名前--timeout
(オプション) 削除が完了するまでの待機時間
リストトピック
クラスター内のすべてのトピックを一覧表示します (またはパターンでフィルタリングします)。
- オプション:
--bootstrap-server
ブローカーアドレス--pattern
(オプション) トピック名をフィルタリングする正規表現--exclude-internal
(オプション) 内部トピックを除外する (デフォルト: true)
トピック構成
1 つ以上のトピックの構成を表示または変更します。
- オプション:
--describe
トピックの現在の設定を表示する--alter
構成を変更します (例:--add-config retention.ms=86400000,--delete-config cleanup.policy
)--topic
トピックの名前
トピックメタデータ
トピックまたはクラスターに関するメタデータを取得します。
- オプション:
--topic
(指定されている場合) このトピックのメタデータのみを取得します--bootstrap-server
ブローカーアドレス--include-offline
(オプション) オフラインのブローカーまたはパーティションを含める
This server cannot be installed
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
AI モデルが標準化されたインターフェースを介して Apache Kafka トピックからメッセージを公開および消費できるようにすることで、Kafka メッセージングを LLM およびエージェント アプリケーションと簡単に統合できるようになります。
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