项目简介

RabbitMQ MCP 服务器是一个基于Model Context Protocol (MCP) 实现的应用后端，旨在将RabbitMQ消息队列的管理和操作功能标准化地暴露给大型语言模型（LLM）客户端。它将RabbitMQ的各种管理API封装为可供LLM调用的工具，使AI代理能够轻松地对RabbitMQ进行队列管理、交换机操作、连接监控、集群状态检查以及消息发布与消费等操作。同时，它支持连接到多个RabbitMQ代理，并提供OAuth认证机制和多种传输协议，为LLM驱动的RabbitMQ运维和自动化提供了强大的上下文服务框架。

主要功能点

AI代理管理RabbitMQ：将RabbitMQ的管理和操作API封装为AI代理可直接调用的工具，实现智能化的消息队列管理。
多代理连接：在一个会话中连接和管理多个RabbitMQ消息代理，方便统一操作和监控。
安全认证：支持OAuth令牌认证，确保与RabbitMQ代理连接的安全性。
多种传输协议：支持标准输入输出（Stdio）和可流式HTTP（Streamable HTTP）等多种通信方式。
队列与交换机管理：提供列出、获取信息、删除、清空队列，以及列出、获取信息、删除交换机等功能。
集群与连接监控：支持获取集群节点信息、列出活跃连接和消费者，以及检查代理健康状态（如是否处于告警、仲裁队列是否异常）。
消息操作：支持向队列发送消息（enqueue）和向扇出交换机发布消息（fanout）。
获取操作指南：提供访问RabbitMQ操作最佳实践和指南的工具。

安装步骤

确保已安装uvx工具： uvx 是一个 Python 包管理和执行工具。如果未安装，请通过 pip 安装：
```
pip install uvx
```
通过PyPI直接使用：这是推荐的安装方式，MCP客户端可以直接在配置中引用此服务器。无需手动安装。

从源代码安装（如果您需要进行开发或定制）： a. 克隆仓库：

git clone https://github.com/amazon-mq/mcp-server-rabbitmq.git
cd mcp-server-rabbitmq

b. 安装依赖（建议在虚拟环境中操作）：

# 使用 uv 安装依赖
uv sync

服务器配置

MCP客户端需要以下JSON格式的配置来启动和连接RabbitMQ MCP服务器。将以下配置添加到您的MCP客户端配置文件中（例如 'mcp_config.json'）：

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "amq-mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--allow-mutative-tools"
      ]
    }
  }
}

配置参数说明：

'rabbitmq'：服务器的名称，您可以根据需要自定义。
'command'：用于启动MCP服务器的命令。推荐使用 'uvx' 来从 PyPI 动态获取和运行包。
'args'：传递给服务器的命令行参数列表。
- 'amq-mcp-server-rabbitmq@latest'：指定要运行的 RabbitMQ MCP 服务器包及其版本。'@latest' 表示使用最新版本。
- '--allow-mutative-tools'：可选参数。如果提供，将启用可以修改RabbitMQ状态（如删除队列、清空队列、删除交换机、更新定义）的工具。默认情况下这些修改性工具是禁用的，以防止意外操作。

其他可选命令行参数（在 'args' 中添加）：

'--http'：使用Streamable HTTP传输协议而非默认的Stdio。
'--server-port <PORT>'：当使用HTTP传输时，指定服务器监听的端口（默认：8888）。
'--http-auth-jwks-uri <URI>'：HTTP传输认证所需的JWKS URI。
'--http-auth-issuer <ISSUER>'：HTTP传输认证所需的Issuer。
'--http-auth-audience <AUDIENCE>'：HTTP传输认证所需的Audience。
'--http-auth-required-scopes <SCOPE1> <SCOPE2>'：HTTP传输认证所需的Scopes列表。

基本使用方法

MCP服务器本身不会直接被用户操作，它通过MCP客户端与AI代理（如Strands Agent）进行交互。以下是使用Python 'strands' 库作为MCP客户端的简单示例：

配置MCP客户端：确保您的MCP客户端配置了上述 'mcpServers' 部分。

在Python代码中连接和使用：

from mcp import StdioServerParameters, stdio_client
from strands import Agent
from strands.tools.mcp import MCPClient

# 创建一个MCP客户端实例，连接到RabbitMQ MCP服务器
# 注意：这里的 'command' 和 'args' 应与您MCP客户端配置文件中的一致
rabbitmq_mcp_client = MCPClient(
    lambda: stdio_client(
        StdioServerParameters(
            command="uvx",
            args=["amq-mcp-server-rabbitmq@latest", "--allow-mutative-tools"]
        )
    )
)

# 激活MCP客户端并获取可用的工具
with rabbitmq_mcp_client:
    tools = rabbitmq_mcp_client.list_tools_sync()
    # 创建一个AI代理，并将从MCP服务器获取的工具传递给它
    agent = Agent(tools=tools)

    print("与RabbitMQ管理AI代理对话。输入 'exit' 或 'quit' 结束。")
    while True:
        user_input = input("\n你: ").strip()
        if not user_input or user_input.lower() in ["exit", "quit"]:
            break
        # AI代理将根据用户输入和工具列表来执行相应的RabbitMQ操作
        agent(user_input)

在这个例子中，AI代理将能够调用 'rabbitmq_broker_list_queues'、'rabbitmq_broker_delete_queue' 等工具，从而与RabbitMQ消息队列进行交互。

关键词

项目简介

主要功能点

安装步骤

服务器配置

基本使用方法

信息