Développement · Serveur MCP local
Kafka Dataops MCP
DataOps Kafka MCP server with consumer lag diagnosis and broker monitoring.
Ce qu’indique le MCP Registry
L’entrée telle que publiée dans le MCP Registry officiel (consultée le 4 octobre 2026), dernière version.
- Nom dans le registre
io.github.Aguantar/kafka-dataops-mcp- Version
- 0.1.0
- Statut
- Actif
- Catégorie
- développement
- Transport
- stdio (processus local)
- Paquet
- PyPI
- Publié
- 19 mars 2026
- Mis à jour
- 19 mars 2026
- Éditeur
- Aguantar (GitHub) · 2 serveurs avec une page ici
- Espace de noms
- Espace de noms vérifié par le MCP Registry via GitHub (github.com/Aguantar) · comment
- Classé dans
- Serveurs MCP Kafka
- Dépôt
- github.com/Aguantar/kafka-mcp-server
- Source
- Entrée dans l’API du registre
Paquets
| Registre | Paquet | Version | Transport |
|---|---|---|---|
| PyPI | kafka-dataops-mcp | 0.1.0 | stdio |
Comment connecter Kafka Dataops MCP
Kafka Dataops MCP s’exécute en local depuis un paquet Python publié sur PyPI : kafka-dataops-mcp, version 0.1.0. Il communique en MCP via stdio : le client le lance comme un programme et échange avec lui par l’entrée et la sortie standard. Il nécessite Python ; les clients le lancent généralement avec uvx (fourni par uv) ou après pip install - la commande habituelle est uvx kafka-dataops-mcp. Il lit la variable d’environnement KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS ; définissez-la dans la configuration du client pour ce serveur.
Au format JSON mcpServers, que lisent de nombreux clients MCP de bureau et éditeurs de code, l’entrée se présente ainsi (espaces réservés entre chevrons) :
{
"mcpServers": {
"kafka-dataops-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"kafka-dataops-mcp"
],
"env": {
"KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS": "<valeur>"
}
}
}
}Déduit de l’entrée du registre, non testé ici. Ce que fait le serveur, et à quelles conditions, relève de son éditeur ; consultez son dépôt ou son site web avant de lui donner accès à vos comptes ou à vos fichiers. Comment ajouter un serveur MCP à un assistant · Avant de connecter un serveur
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