Apache Airflow MCP를 위한 AI 에이전트

Model Context Protocol(MCP) 서버를 사용하여 Apache Airflow를 원활하게 연결 및 관리하세요. 이 통합은 Airflow 오케스트레이션을 표준화하여 MCP 호환 클라이언트에서 자동화된 DAG, 태스크, 리소스 관리를 가능하게 합니다. 워크플로우 자동화를 가속화하고, 운영 효율성을 높이며, 공식 Apache Airflow 클라이언트 라이브러리와 강력한 호환성을 보장합니다.

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통합된 Airflow 워크플로우 관리

MCP 지원 에이전트에서 직접 Apache Airflow 환경을 완벽히 제어하세요. 표준화된 API를 통해 DAG, DAG 실행, 태스크, 변수, 연결 등 다양한 리소스를 손쉽게 관리할 수 있습니다. 오케스트레이션을 중앙집중화하고, 운영을 단순화하며, 대규모로 빠른 워크플로우 배포를 실현하세요.

DAG 전체 생명주기 관리.: API를 통해 DAG 및 실행 목록 조회, 생성, 수정, 일시정지, 재개, 삭제를 모두 지원합니다.
태스크 및 변수 작업.: 태스크 관리 및 변수 처리를 자동화하여 워크플로우 실행과 구성을 효율적으로 만듭니다.
안전한 연결 및 풀 관리.: Airflow 연결과 리소스 풀을 안전하게 관리하여 확장성과 신뢰성을 높입니다.
상태 및 모니터링 API.: Airflow 상태, 통계, 플러그인, 로그를 모니터링하여 사전 이슈 해결과 컴플라이언스를 지원합니다.

유연한 API 그룹화 및 읽기 전용 모드

컴플라이언스와 보안 요구에 맞춰 API 노출을 맞춤화하세요. 특정 Airflow API 그룹만 선택하거나 읽기 전용 모드를 활성화해 안전하고 변경 불가한 운영을 보장할 수 있습니다. 운영 환경과 민감한 환경 모두에 적합합니다.

읽기 전용 모드.: GET/조회 작업만 노출하여 안전한 모니터링과 감사에 적합하며, 컴플라이언스가 중요한 환경에 이상적입니다.
맞춤형 API 그룹 선택.: 팀의 요구에 따라 DAG, 변수, 이벤트로그 등 Airflow API 접근을 허용 또는 제한할 수 있습니다.
비파괴 테스트.: 워크플로우 상태를 변경하지 않고 연결 테스트 및 구성 데이터를 조회할 수 있습니다.

신속한 배포 및 쉬운 통합

간단한 환경 변수 설정과 유연한 실행 옵션으로 Airflow MCP 서버를 빠르게 배포하세요. Claude Desktop, Smithery 및 직접 수동 실행과 호환되어 어떤 워크플로우 자동화 스택에도 부드럽게 통합됩니다.

즉시 배포.: 명령어 한 줄과 환경 변수만으로 개발 및 운영 환경에 신속하게 배포할 수 있습니다.
다양한 통합.: Claude Desktop, Smithery, 수동 실행 등 다양한 DevOps 워크플로우와 연동할 수 있습니다.

MCP 통합

사용 가능한 Apache Airflow MCP 통합 도구

다음 도구들은 Apache Airflow MCP 통합의 일부로 제공됩니다:

list_dags: Apache Airflow 인스턴스의 모든 DAG을 나열합니다.
get_dag_details: 특정 DAG에 대한 상세 정보를 조회합니다.
update_dag: 기존 DAG의 속성 또는 구성을 업데이트합니다.
delete_dag: 지정한 DAG을 Airflow 인스턴스에서 삭제합니다.
create_dag_run: 지정한 DAG에 대한 새 실행(run)을 트리거합니다.
list_dag_runs: 특정 DAG의 모든 실행 내역을 나열합니다.
get_dag_run_details: 특정 DAG 실행에 대한 세부 정보를 조회합니다.
update_dag_run: DAG 실행의 상태 또는 속성을 업데이트합니다.
delete_dag_run: 특정 DAG 실행을 Airflow 인스턴스에서 삭제합니다.
list_tasks: 특정 DAG에 정의된 모든 태스크를 나열합니다.
get_task_details: DAG 내 특정 태스크의 상세 정보를 조회합니다.
get_task_instance: DAG 실행 내 특정 태스크 인스턴스 정보를 조회합니다.
list_task_instances: 특정 DAG 실행의 모든 태스크 인스턴스를 나열합니다.
update_task_instance: 태스크 인스턴스의 상태 또는 세부 정보를 업데이트합니다.
create_variable: 새로운 Airflow 변수를 생성합니다.
list_variables: 모든 Airflow 변수를 나열합니다.
get_variable: 특정 Airflow 변수의 값과 세부 정보를 조회합니다.
update_variable: 기존 Airflow 변수의 값을 업데이트합니다.
delete_variable: 지정한 Airflow 변수를 삭제합니다.
create_connection: 새로운 Airflow 연결을 생성합니다.
list_connections: 구성된 모든 Airflow 연결을 나열합니다.
get_connection: 특정 Airflow 연결의 세부 정보를 조회합니다.
update_connection: 기존 Airflow 연결의 구성을 업데이트합니다.
delete_connection: 지정한 Airflow 연결을 삭제합니다.
test_connection: 지정한 Airflow 연결의 연결 상태를 테스트합니다.
list_pools: Airflow의 모든 리소스 풀을 나열합니다.
create_pool: Airflow에 새로운 리소스 풀을 생성합니다.
get_pool: 특정 Airflow 풀의 세부 정보를 조회합니다.
update_pool: 기존 Airflow 풀의 구성을 업데이트합니다.
delete_pool: 지정한 Airflow 풀을 삭제합니다.
list_xcoms: 특정 태스크 인스턴스의 모든 XCom 엔트리를 나열합니다.
get_xcom_entry: 키로 특정 XCom 엔트리를 조회합니다.
list_datasets: Airflow에 등록된 모든 데이터셋을 나열합니다.
get_dataset: 특정 데이터셋의 세부 정보를 조회합니다.
create_dataset_event: Airflow에 새로운 데이터셋 이벤트를 생성합니다.
list_event_logs: Airflow 인스턴스의 모든 이벤트 로그를 나열합니다.
get_event_log: 특정 Airflow 이벤트 로그의 세부 정보를 조회합니다.
get_config: Airflow 인스턴스의 구성을 조회합니다.
get_health: Airflow 인스턴스의 상태를 확인합니다.
get_plugins: 설치된 Airflow 플러그인 목록을 가져옵니다.
list_providers: Airflow 인스턴스에 설치된 모든 provider를 나열합니다.
list_import_errors: Airflow DAG에서 발견된 모든 import 오류를 나열합니다.
get_import_error_details: 특정 import 오류에 대한 자세한 정보를 조회합니다.
get_version: Airflow 인스턴스의 버전 정보를 조회합니다.

MCP로 Apache Airflow를 원활하게 통합하세요

Model Context Protocol로 Airflow 워크플로우를 표준화하고 간소화하세요. 라이브 데모를 예약하거나 FlowHunt를 무료로 체험해 mcp-server-apache-airflow를 통한 안전하고 효율적인 오케스트레이션을 경험해보세요.

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mcp-server-apache-airflow란?

mcp-server-apache-airflow는 Apache Airflow를 MCP 클라이언트와 원활하게 통합하도록 설계된 Model Context Protocol(MCP) 서버 구현입니다. 이 오픈소스 프로젝트는 Apache Airflow와 상호작용할 수 있는 표준화된 API를 제공하여 사용자들이 워크플로우(DAG)를 프로그래밍 방식으로 관리, 모니터링, 제어할 수 있습니다. Airflow의 REST API를 감싸 다른 시스템과의 통합을 단순화하며, 조직이 프로토콜 기반으로 워크플로우 오케스트레이션 환경을 통합 관리할 수 있도록 지원합니다. 주요 기능으로는 DAG 목록 조회, 일시정지/재개, DAG 실행 생성 및 관리, 상태 및 버전 정보 조회 등이 포함되어 있습니다. 이 프로젝트는 다양한 인프라 환경에서 워크플로우 프로세스를 자동화하고 표준화하려는 개발자 및 조직에 이상적입니다.

기능

mcp-server-apache-airflow로 할 수 있는 일

mcp-server-apache-airflow를 통해 표준화된 프로토콜로 Apache Airflow와 프로그램 방식으로 상호작용할 수 있습니다. 이를 통해 워크플로우 관리·자동화·모니터링의 원활한 통합이 가능합니다. 이 서비스는 Airflow를 다른 시스템, DevOps 파이프라인, AI 에이전트 등과 연결하기에 이상적이며, 강력하고 유연한 워크플로우 오케스트레이션을 제공합니다.

표준화된 API 접근: MCP API를 활용해 Apache Airflow와 통합하여 연동 복잡성을 줄일 수 있습니다.
DAG 관리: DAG 목록 조회, 일시정지, 재개 등 유연한 워크플로우 오케스트레이션이 가능합니다.
DAG 실행 제어: 프로그램 방식으로 DAG 실행 생성, 관리, 모니터링을 통해 워크플로우 자동화를 할 수 있습니다.
상태 및 버전 확인: Airflow 인스턴스의 상태와 버전을 손쉽게 조회할 수 있습니다.
시스템 통합: Model Context Protocol을 활용해 Airflow를 다른 서비스 및 플랫폼과 연결하여 엔드투엔드 자동화를 구현하세요.

AI 에이전트가 mcp-server-apache-airflow로 누릴 수 있는 이점

AI 에이전트는 mcp-server-apache-airflow를 활용해 복잡한 워크플로우 관리 작업을 자동화하고, 데이터 파이프라인을 모니터링하며, 프로그래밍 방식으로 프로세스를 트리거할 수 있습니다. 표준화된 MCP 인터페이스를 통해 AI 시스템은 데이터 처리 오케스트레이션의 효율성을 높이고 워크플로우 신뢰성을 강화하며, 머신러닝 모델과 프로덕션 파이프라인간의 원활한 통합을 실현할 수 있습니다. 이를 통해 운영 효율성이 증대되고 AI 기반 솔루션의 배포 주기가 단축됩니다.