وكيل الذكاء الاصطناعي لـ Apache Airflow MCP
اربط وقم بإدارة Apache Airflow بسهولة باستخدام خادم Model Context Protocol (MCP). يعمل هذا التكامل على توحيد تنظيم Airflow، مما يمكّن من إدارة تلقائية لـ DAG، والمهام، والموارد من خلال عملاء متوافقين مع MCP. سرّع أتمتة سير العمل، وعزز الكفاءة التشغيلية، وتأكد من التوافق القوي مع مكتبة عميل Apache Airflow الرسمية.
إدارة موحدة لسير العمل في Airflow
احصل على تحكم كامل في بيئات Apache Airflow مباشرة من الوكلاء الداعمين لـ MCP. قم بإدارة DAGs، وتشغيلها، والمهام، والمتغيرات، والاتصالات، وأكثر من ذلك بسهولة من خلال واجهات برمجة التطبيقات الموحدة. مركز التنظيم، وبسّط العمليات، وفعّل نشر سير العمل بسرعة وعلى نطاق واسع.
- إدارة دورة حياة DAG بالكامل.
- استعرض، أنشئ، حدّث، أوقف مؤقتًا، استأنف، واحذف DAGs وتشغيلاتها مع تغطية كاملة لواجهة برمجة التطبيقات.
- عمليات المهام والمتغيرات.
- أتمتة إدارة المهام والتعامل مع المتغيرات لتنفيذ وتكوين سير العمل بسلاسة.
- اتصالات ومجمعات موارد آمنة.
- قم بإدارة اتصالات Airflow ومجمعات الموارد بأمان، مما يعزز القابلية للتوسع والموثوقية.
- واجهات برمجة التطبيقات للصحة والمراقبة.
- راقب صحة Airflow، والإحصائيات، والإضافات، والسجلات لحل المشكلات بشكل استباقي وضمان الامتثال.
تجميع واجهة برمجة التطبيقات المرنة وأنماط القراءة فقط
خصص تعرّض واجهة برمجة التطبيقات لتلائم متطلبات الامتثال والأمان لديك. اختر مجموعات محددة من واجهات Airflow أو فعّل وضع القراءة فقط لتقييد التفاعلات بعمليات آمنة وغير مدمرة. مثالية لبيئات الإنتاج والبيئات الحساسة.
- وضع القراءة فقط.
- اعرض فقط عمليات القراءة (GET) للمراقبة والتدقيق الآمن، وهو مثالي للبيئات الحساسة للامتثال.
- اختيار مخصص لمجموعات واجهة برمجة التطبيقات.
- مكّن أو قيد الوصول إلى واجهات Airflow مثل DAG، والمتغيرات، وسجلات الأحداث، والمزيد، بما يتناسب مع متطلبات فريقك.
- اختبار غير مدمر.
- اختبر الاتصالات واسترجع بيانات التكوين دون تغيير حالات سير العمل.
نشر سريع وتكامل سهل
قم بنشر خادم Airflow MCP الخاص بك بسرعة باستخدام متغيرات بيئة بسيطة وخيارات تشغيل مرنة. متوافق مع Claude Desktop وSmithery والتنفيذ اليدوي المباشر للحصول على تكامل سلس في أي حزمة أتمتة سير عمل.
- نشر فوري.
- انشر بأمر واحد وباستخدام متغيرات البيئة، مما يقلل زمن الإعداد للتطوير والإنتاج.
- تكامل متعدد الاستخدامات.
- استخدم مع Claude Desktop أو Smithery أو التنفيذ اليدوي ليناسب أي سير عمل DevOps.
تكامل MCP
أدوات تكامل Apache Airflow MCP المتاحة
الأدوات التالية متوفرة كجزء من تكامل Apache Airflow MCP:
- list_dags
استعرض جميع DAGs المتوفرة في مثيل Apache Airflow.
- get_dag_details
استرجع معلومات تفصيلية لـ DAG محدد.
- update_dag
قم بتحديث خصائص أو إعدادات DAG موجود.
- delete_dag
احذف DAG محدد من مثيل Airflow.
- create_dag_run
قم بتشغيل دورة جديدة لـ DAG محدد.
- list_dag_runs
استعرض جميع دورات DAG لـ DAG معين.
- get_dag_run_details
جلب تفاصيل دورة DAG محددة.
- update_dag_run
تحديث حالة أو خصائص دورة DAG.
- delete_dag_run
احذف دورة DAG محددة من مثيل Airflow.
- list_tasks
استعرض جميع المهام المعرفة في DAG معين.
- get_task_details
استرجع تفاصيل مهمة محددة في DAG.
- get_task_instance
احصل على معلومات عن مثيل مهمة محددة في دورة DAG.
- list_task_instances
استعرض جميع مثيلات المهام لدورة DAG محددة.
- update_task_instance
تحديث حالة أو تفاصيل مثيل المهمة.
- create_variable
أنشئ متغير Airflow جديد.
- list_variables
استعرض جميع متغيرات Airflow.
- get_variable
استرجع قيمة وتفاصيل متغير Airflow محدد.
- update_variable
حدّث قيمة متغير Airflow موجود.
- delete_variable
احذف متغير Airflow محدد.
- create_connection
أنشئ اتصال Airflow جديد.
- list_connections
استعرض جميع اتصالات Airflow المكونة.
- get_connection
استرجع تفاصيل اتصال Airflow محدد.
- update_connection
حدّث إعدادات اتصال Airflow موجود.
- delete_connection
احذف اتصال Airflow محدد.
- test_connection
اختبر الاتصال باتصال Airflow محدد.
- list_pools
استعرض جميع مجمعات الموارد في Airflow.
- create_pool
أنشئ مجمع موارد جديد في Airflow.
- get_pool
استرجع تفاصيل مجمع Airflow محدد.
- update_pool
حدّث إعدادات مجمع Airflow موجود.
- delete_pool
احذف مجمع Airflow محدد.
- list_xcoms
استعرض جميع مدخلات XCom لمثيل مهمة محدد.
- get_xcom_entry
استرجع مدخلاً محددًا في XCom بواسطة المفتاح.
- list_datasets
استعرض جميع مجموعات البيانات المسجلة في Airflow.
- get_dataset
استرجع تفاصيل مجموعة بيانات محددة.
- create_dataset_event
أنشئ حدث مجموعة بيانات جديد في Airflow.
- list_event_logs
استعرض جميع سجلات الأحداث في مثيل Airflow.
- get_event_log
استرجع تفاصيل سجل حدث Airflow محدد.
- get_config
استرجع إعدادات مثيل Airflow.
- get_health
تحقق من حالة صحة مثيل Airflow.
- get_plugins
احصل على قائمة الإضافات المثبتة في Airflow.
- list_providers
استعرض جميع الموفرين المثبتين في مثيل Airflow.
- list_import_errors
استعرض جميع أخطاء الاستيراد الموجودة في DAGs Airflow.
- get_import_error_details
استرجع معلومات مفصلة حول خطأ استيراد محدد.
- get_version
استرجع معلومات إصدار مثيل Airflow.
تكامل Apache Airflow بسلاسة مع MCP
وحّد وبسّط سير عمل Airflow باستخدام Model Context Protocol. احجز عرضًا مباشرًا أو جرّب FlowHunt مجانًا لتجربة تنظيم آمن وفعال من خلال mcp-server-apache-airflow.
ما هو mcp-server-apache-airflow
mcp-server-apache-airflow هو تنفيذ لخادم Model Context Protocol (MCP) صُمم لدمج Apache Airflow بسلاسة مع عملاء MCP. يوفر هذا المشروع مفتوح المصدر واجهة برمجة تطبيقات موحدة للتعامل مع Apache Airflow، مما يمكّن المستخدمين من إدارة ومراقبة والتحكم في سير العمل (DAGs) برمجيًا. من خلال تغليف واجهة REST الخاصة بـ Airflow، يبسط التكامل مع الأنظمة الأخرى، ويتيح للمؤسسات إدارة بيئات تنظيم سير العمل بطريقة موحدة قائمة على البروتوكول. تشمل الميزات الرئيسية الاستعراض، والإيقاف، والاستئناف لـ DAGs، وإنشاء وإدارة دورات DAG، واسترجاع حالة الصحة ومعلومات الإصدار. هذا المشروع مثالي للمطورين والمؤسسات التي ترغب في أتمتة وتوحيد عمليات سير العمل عبر بنى تحتية متنوعة.
الإمكانات
ماذا يمكننا أن نفعل مع mcp-server-apache-airflow
مع mcp-server-apache-airflow، يمكنك التفاعل برمجياً مع Apache Airflow من خلال بروتوكول موحد. يتيح ذلك تكاملًا سلسًا لإدارة سير العمل، والأتمتة، والمراقبة. هذه الخدمة مثالية لربط Airflow بأنظمة أخرى، أو خطوط DevOps، أو وكلاء الذكاء الاصطناعي، وتقدم تنظيم سير عمل قوي ومرن.
- وصول موحد لواجهة برمجة التطبيقات
- تفاعل مع Apache Airflow باستخدام واجهة MCP موحدة، مما يقلل تعقيد التكامل.
- إدارة DAG
- استعرض، أوقف، استأنف وتحكم في الرسوم البيانية الموجهة (DAGs) لتنظيم سير العمل بمرونة.
- التحكم في تشغيل DAG
- أنشئ، وأدر، وراقب تشغيلات DAG برمجياً لأتمتة تنفيذ سير العمل.
- التحقق من الصحة والإصدار
- استرجع حالة الصحة والإصدار لمثيل Airflow بسهولة.
- تكامل الأنظمة
- دمج Airflow مع خدمات ومنصات أخرى باستخدام Model Context Protocol لأتمتة شاملة.
كيف يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الاستفادة من mcp-server-apache-airflow
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الاستفادة من mcp-server-apache-airflow لأتمتة مهام إدارة سير العمل المعقدة، ومراقبة خطوط معالجة البيانات، وتشغيل العمليات برمجياً. باستخدام واجهة MCP الموحدة، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تنظيم معالجة البيانات بكفاءة، وتعزيز موثوقية سير العمل، وتمكين التكامل السلس بين نماذج التعلم الآلي وخطوط الإنتاج. هذا يعزز الكفاءة التشغيلية ويسرّع من دورات نشر الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي.