تكامل خادم Apache Airflow MCP

ماذا يفعل خادم “Apache Airflow” MCP؟

خادم Apache Airflow MCP هو خادم Model Context Protocol (MCP) يعمل كجسر بين مساعدين الذكاء الاصطناعي وبيئات Apache Airflow. من خلال تغليف REST API الخاص بـ Apache Airflow، يمكّن عملاء MCP ووكلاء الذكاء الاصطناعي من التفاعل مع Airflow بطريقة موحدة وبرمجية. عبر هذا الخادم، يمكن للمطورين إدارة DAGs (الرسوم البيانية الدورية الموجهة) في Airflow، مراقبة سير العمل، تشغيل عمليات التنفيذ، وأداء مهام أتمتة سير العمل المختلفة. يعمل هذا التكامل على تبسيط سير العمل التطويري من خلال السماح للأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي باستعلام حالة خطوط البيانات، وتنظيم المهام، وتعديل إعدادات سير العمل مباشرة عبر MCP. يستخدم الخادم مكتبة العميل الرسمية لـ Apache Airflow للحفاظ على التوافق وضمان تفاعل قوي بين نظم الذكاء الاصطناعي وبنية البيانات المدعومة بـ Airflow.

قائمة المحفزات (Prompts)

لا توجد قوالب محفزات موثقة في الملفات أو محتوى المستودع المتاح.

قائمة الموارد

لا توجد موارد MCP موثقة صراحة في محتوى المستودع أو ملف README.

قائمة الأدوات

• عرض قائمة DAGs
  يتيح للعملاء استرجاع قائمة بجميع DAGs (سير العمل) التي يديرها خادم Airflow.
• تفاصيل DAG
  استرجاع معلومات تفصيلية حول DAG محدد بواسطة معرفه.
• إيقاف DAG
  إيقاف DAG معين، مما يمنع عمليات التشغيل المجدولة حتى يتم إعادة تشغيله.
• إعادة تشغيل DAG
  إعادة تشغيل DAG معين، مما يسمح له باستئناف التنفيذ المجدول.
• تحديث DAG
  تحديث إعدادات أو خصائص DAG معين.
• حذف DAG
  إزالة DAG محدد من خادم Airflow.
• الحصول على كود مصدر DAG
  جلب الكود المصدري أو محتوى ملف DAG معين.
• تحديث عدة DAGs دفعة واحدة
  تطبيق تحديثات على عدة DAGs في عملية واحدة.
• إعادة تحليل ملف DAG
  تحفيز Airflow لإعادة تحليل ملف DAG، مفيد بعد تغييرات الكود.
• عرض تشغيلات DAG
  عرض جميع عمليات التشغيل لـ DAG معين.
• بدء تشغيل DAG
  تشغيل تنفيذ جديد لـ DAG معين.
• تفاصيل تشغيل DAG
  الحصول على معلومات تفصيلية حول تنفيذ DAG معين.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• تنظيم سير العمل المؤتمت
  يمكن للمطورين استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي لجدولة، وتشغيل، ومراقبة سير عمل Airflow برمجياً، مما يقلل الحاجة للتدخل اليدوي ويزيد من الأتمتة.
• إدارة DAG والتحكم بالإصدارات
  يمكن لمساعدي الذكاء الاصطناعي إدارة، إيقاف، إعادة تشغيل، وتحديث DAGs، مما يسهل التعامل مع دورات حياة خطوط الأنابيب المعقدة والتغييرات.
• مراقبة خطوط الأنابيب والتنبيهات
  يتيح الخادم للأدوات الذكية استعلام حالة تنفيذات DAG، مما يمكّن من المراقبة الاستباقية والتنبيه بفشل أو نجاح سير العمل.
• تعديل ديناميكي لـ DAG
  يمكّن من التحديثات الديناميكية أو تصحيح DAGs بناءً على المتطلبات اللحظية، مثل تغيير الجداول الزمنية أو المعلمات.
• فحص كود المصدر وتصحيح الأخطاء
  يمكن للأدوات الذكية جلب ملفات مصدر DAG للمراجعة، التصحيح، أو فحص الامتثال مباشرة من بيئة Airflow.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js وWindsurf على جهازك.
2. حدد موقع ملف إعدادات Windsurf (عادةً windsurf.config.json).
3. أضف خادم Apache Airflow MCP إلى قسم mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "apache-airflow": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ ملف الإعدادات.
5. أعد تشغيل Windsurf وتحقق من تحميل خادم Airflow MCP بنجاح.

مثال على تأمين مفاتيح API:

{
  "mcpServers": {
    "apache-airflow": {
      "command": "npx",
      "args": ["@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow@latest"],
      "env": {
        "AIRFLOW_API_KEY": "your-airflow-key"
      },
      "inputs": {
        "api_url": "https://your-airflow-instance/api/v1/"
      }
    }
  }
}

Claude

1. تأكد من تثبيت Node.js وأن ملف إعدادات Claude متاح.
2. عدّل ملف الإعدادات لإدراج خادم Apache Airflow MCP.
3. استخدم المقطع التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "apache-airflow": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Claude.
5. تحقق من الاتصال والوظائف.

Cursor

1. تحقق من تثبيت Node.js.
2. افتح ملف إعدادات Cursor.
3. أضف:

   {
     "mcpServers": {
       "apache-airflow": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من تكامل خادم MCP.

Cline

1. قم بتثبيت Node.js إذا لم يكن مثبتاً.
2. انتقل إلى ملف إعدادات Cline.
3. أضف:

   {
     "mcpServers": {
       "apache-airflow": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من اتصال خادم MCP.

ملاحظة: قم بتأمين مفاتيح API الخاصة بـ Airflow باستخدام متغيرات البيئة كما هو موضح في مثال Windsurf أعلاه.

كيفية استخدام MCP داخل التدفقات (flows)

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات نظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك بهذا الشكل:

{
  "apache-airflow": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي الآن من استخدام هذا MCP كأداة للوصول إلى جميع وظائفه وإمكاناته. تذكر تغيير “apache-airflow” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان خادمك.

نظرة عامة

رأينا

يوفر خادم Apache Airflow MCP أدوات قوية لإدارة وأتمتة سير العمل، لكنه يفتقر لوثائق حول قوالب المحفزات والموارد MCP الصريحة. الإعداد سهل، ووجود ترخيص MIT والتطوير النشط يعدان من الإيجابيات. ومع ذلك، فإن نقص التوثيق حول ميزة أخذ العينات والجذور يحد قليلاً من نطاقه لتدفقات LLM الوكيلية.

تقييم MCP