Mirobody
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Read-only Kafka access for AI assistants: topics, consumer groups, schemas, cluster health.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
CONDUKTOR_CONSOLE_URL, CONDUKTOR_API_TOKEN, Authorization비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"kafka": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@conduktor/mcp"
],
"env": {
"CONDUKTOR_CONSOLE_URL": "your-value",
"CONDUKTOR_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http kafka 'https://{console_host}/api/mcp' --header 'Authorization: Bearer {token}'claude mcp add kafka --env CONDUKTOR_CONSOLE_URL=your-value --env CONDUKTOR_API_TOKEN=your-value -- npx -y @conduktor/mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
주소에 나만 아는 {…} 부분(예: 내 계정)이 있어서, 복사한 뒤 직접 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"kafka": {
"url": "https://{console_host}/api/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {token}"
}
}
}
}프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"kafka": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@conduktor/mcp"
],
"env": {
"CONDUKTOR_CONSOLE_URL": "your-value",
"CONDUKTOR_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
주소에 나만 아는 {…} 부분(예: 내 계정)이 있어서, 복사한 뒤 직접 채워 주세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"kafka": {
"type": "http",
"url": "https://{console_host}/api/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {token}"
}
}
}
}프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"kafka": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@conduktor/mcp"
],
"env": {
"CONDUKTOR_CONSOLE_URL": "your-value",
"CONDUKTOR_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
Authorization 필수 HTTP header이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 conduktor 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
주소에 내 계정 값이 필요해서 대신 점검할 수 없어요
주소에 내 계정 값이 필요해서 대신 점검할 수 없어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
입력해야 할 값: CONDUKTOR_CONSOLE_URL, CONDUKTOR_API_TOKEN, Authorization
둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.1)은 32일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
같은 카테고리에는: Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
MCP server providing seamless access to FHIR APIs for AI tools and healthcare applications
Privacy-first unofficial Google Health API v4 MCP server for health, sleep, activity, HR agents
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Put an AI assistant in charge of your Kafka estate.
Not a chat window onto a cluster. A way for agents — yours, or ours — to see what is actually happening across every cluster you run, and to act on it: reclaim the topics nobody consumes, attribute cost back to the teams spending it, catch the certificate expiring next month, restart the connector that failed at 3am, label the topics whose owner left the company.
The MCP endpoint ships inside Conduktor Console. There is nothing to deploy, and nothing new to secure: the assistant inherits the RBAC, audit trail and ownership model you already run.
No Kafka to hand? demo/ brings up a cluster, Console and the MCP endpoint with docker compose up -d, seeded with topics, traffic and a consumer group that is deliberately behind.
Create a Personal Access Token in Console, then point your MCP client at your own Console:
{
"mcpServers": { "conduktor": { "command": "npx", "args": ["-y", "@conduktor/mcp"], "env": { "CONDUKTOR_CONSOLE_URL": "https://console.acme-corp.com", "CONDUKTOR_API_TOKEN": "your-personal-access-token" } } } }
/api/mcp is appended for you. Pasting a URL that already ends in it works too.
Connecting without the package
@conduktor/mcp wraps mcp-remote. Call it yourself if you prefer:
{
"mcpServers": { "conduktor": { "command": "npx", "args": [ "mcp-remote", "https://console.acme-corp.com/api/mcp", "--header", "Authorization: Bearer ${CONDUKTOR_API_TOKEN}" ], "env": { "CONDUKTOR_API_TOKEN": "your-personal-access-token" } } } }
Ask in English, get answers grounded in your actual estate rather than in documentation:
*Which topics haven't been consumed in a month, and who created them?*
*What did the payments team cost us last quarter, and what drove it?*
*This consumer group is stuck — what's the blocking message?*
*Which certificates expire before March, and whose are they?*
*Nobody owns these topics. Can you work out who should, from the lineage?*
Those are not demos. Each maps onto tools below, and onto tasks an agent can run unattended.
The same catalogue serves two kinds of caller. Your tools — Claude Code, Cursor, scripts, your internal developer platform — and agents running inside Console, on a schedule or on an audit-log event, under their own machine identity.
That second one is where this stops being a chatbot. An agent is a task plus an identity plus a bounded set of tools. It wakes up on Monday at 9am, or the moment a connector fails, works the problem, and comes back with something you can act on — a report, a recommendation, or a mutation it proposes and you approve.
Every run is traced end to end: the prompt, each tool call, the tokens, the result. That is what you attach to a ticket, or hand to an auditor.
Thirty-one, across the whole control plane. Most read; some write, and that set is growing.
| Tool | What it does |
|---|---|
list-clusters | Every Kafka cluster this Console manages, with its Schema Registry, Connect clusters and flavor |
get-cluster | One cluster's registration by slug |
insights-cluster | Health score, topic and partition counts, serialization breakdown — the shape of a cluster in one call |
| Tool | What it does |
|---|---|
list-topics | Topic catalogue: names, labels, descriptions, partitions, replication, configs |
get-topic | One topic by exact name |
list-topics-with-usage | Topics with message count, size and throughput |
query-topics | Filter topics across a cluster |
aggregate-topics | Group topics and compute a statistic per group — count, sum, average, min, max |
insights-topics | Partition skew, replication problems, and what is quietly wrong |
set-topic-labels (writes) | Label topics — ownership, environment, whatever your taxonomy is |
| Tool | What it does |
|---|---|
get-last-messages | The last N messages from a topic |
get-record-at | A specific record, by partition and offset — the one blocking a consumer |
| Tool | What it does |
|---|---|
list-consumer-groups | Groups with state, lag and member count |
get-consumer-group | One group in detail |
list-consumer-groups-by-topic | Who actually reads this topic |
| Tool | What it does |
|---|---|
list-subjects · get-subject · list-subject-names | The subject catalogue |
get-schema-version | A specific version |
check-schema-compatibility | Whether a change breaks consumers, before it ships |
| Tool | What it does |
|---|---|
list-connectors-detailed · get-connector | Connectors and their state |
list-interceptors | Gateway interceptors configured on a cluster |
| Tool | What it does |
|---|---|
list-acl-bindings | Who is allowed to do what |
list-service-accounts · get-service-account | Non-human identities |
list-certificates | Certificates and their expiry |
list-applications | Applications registered in the catalogue |
get-stream-lineage | What flows into what |
query-audit-log | Who did what, when |
get-chargeback-report | Cost attributed per team |
Giving an agent real access to production is only reasonable because the boundaries already exist and are enforced per call.
It is you. Every call carries a Console token and runs under that user's RBAC. An agent cannot see a cluster its owner cannot see. Revoke the owner's access and the agent loses it at the same instant.
Control plane, not data plane. What reaches the model is metadata — topics, configs, offsets, groups, schemas, lineage, cost. Your records stay in Kafka unless a task explicitly needs a tool that reads them.
Everything is audited. Every call lands in the Console audit log, attributable to the identity that made it.
The launcher published as @conduktor/mcp, this documentation, and the registry metadata. The server itself runs inside Console. For bugs in the server use Conduktor support; for the launcher or these docs, open an issue here.