Kafka MCP 服务器

与 Apache Kafka 集成的消息上下文协议 (MCP) 服务器为 LLM 和 Agentic 应用程序提供发布和使用功能。

概述

该项目实现了一个服务器，允许 AI 模型通过标准化接口与 Kafka 主题进行交互。它支持：

将消息发布到 Kafka 主题
从 Kafka 主题消费消息

先决条件

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

安装

克隆存储库：
git clone <repository-url> cd <repository-directory>
创建虚拟环境并激活它：
python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows, use: venv\Scripts\activate
安装所需的依赖项：
pip install -r requirements.txt
如果不存在 requirements.txt，请安装以下包：
pip install aiokafka python-dotenv pydantic-settings mcp-server

配置

在项目根目录中创建一个.env文件，其中包含以下变量：

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

# Optional: Custom Tool Descriptions
# TOOL_PUBLISH_DESCRIPTION="Custom description for the publish tool"
# TOOL_CONSUME_DESCRIPTION="Custom description for the consume tool"

用法

运行服务器

您可以使用提供的main.py脚本运行服务器：

python main.py --transport stdio

可用的交通方式：

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 一起使用，请将以下配置添加到您的 Claude Desktop 配置文件中：

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

将<PATH TO PROJECTS>替换为项目目录的绝对路径。

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，包含与 Kafka 交互的工具
settings.py ：使用 Pydantic 进行配置管理

可用工具

kafka 发布

将信息发布到配置的 Kafka 主题。

kafka-consume

从配置的 Kafka 主题中使用信息。

注意：一旦从主题读取了一条消息，就不能使用相同的 groupid 再次读取它

Kafka MCP Server

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