AI Agent pro Apache Airflow MCP
Bezproblémově propojte a spravujte Apache Airflow pomocí serveru Model Context Protocol (MCP). Tato integrace standardizuje orchestraci Airflow a umožňuje automatizovanou správu DAG, úloh a zdrojů z klientů kompatibilních s MCP. Zrychlete automatizaci workflow, zvyšte provozní efektivitu a zajistěte robustní kompatibilitu s oficiální knihovnou klienta Apache Airflow.
Jednotná správa workflow v Airflow
Získejte plnou kontrolu nad prostředími Apache Airflow přímo z MCP-agentů. Snadno spravujte DAGy, běhy DAG, úkoly, proměnné, připojení a další prostřednictvím standardizovaných API. Centralizujte orchestraci, zjednodušte provoz a umožněte rychlé nasazení workflow ve velkém měřítku.
- Kompletní správa životního cyklu DAG.
- Vyjmenovávejte, vytvářejte, aktualizujte, pozastavujte, opětovně aktivujte a mažte DAGy a jejich běhy s plným pokrytím API.
- Operace s úkoly a proměnnými.
- Automatizujte správu úloh a práci s proměnnými pro efektivní provádění a konfiguraci workflow.
- Bezpečná připojení & fondy.
- Spravujte připojení Airflow a fondy zdrojů bezpečně, čímž zvýšíte škálovatelnost a spolehlivost.
- API pro zdraví & monitoring.
- Monitorujte zdraví Airflow, statistiky, pluginy a logy pro proaktivní řešení problémů a dodržení souladu.
Flexibilní seskupování API & režimy pouze pro čtení
Přizpůsobte rozsah API podle svých požadavků na bezpečnost a compliance. Vyberte konkrétní skupiny API Airflow nebo povolte režim pouze pro čtení pro omezení interakcí na bezpečné, neničivé operace. Ideální pro produkční a citlivá prostředí.
- Režim pouze pro čtení.
- Zveřejněte pouze GET/čtecí operace pro bezpečný monitoring a audit, ideální pro compliance kritická prostředí.
- Vlastní výběr skupin API.
- Povolte nebo omezte přístup k API Airflow jako DAG, proměnná, eventlog a další podle potřeb vašeho týmu.
- Neničivé testování.
- Testujte připojení a načítejte konfigurační data bez ovlivnění stavů workflow.
Rychlé nasazení & snadná integrace
Nasazení vašeho Airflow MCP serveru zvládnete rychle pomocí jednoduchých environmentálních proměnných a flexibilních možností spuštění. Kompatibilní s Claude Desktop, Smithery a přímým manuálním spuštěním pro hladkou integraci do jakéhokoliv stacku automatizace workflow.
- Okamžité nasazení.
- Nasazení pomocí jediného příkazu a environmentálních proměnných, což zkracuje čas nastavení pro vývoj i produkci.
- Univerzální integrace.
- Použijte s Claude Desktop, Smithery nebo manuálním spuštěním – přizpůsobeno jakémukoliv DevOps workflow.
MCP INTEGRACE
Dostupné integrační nástroje Apache Airflow MCP
Následující nástroje jsou dostupné jako součást integrace Apache Airflow MCP:
- list_dags
Vypsat všechny dostupné DAGy v instanci Apache Airflow.
- get_dag_details
Získat podrobné informace o konkrétním DAGu.
- update_dag
Aktualizovat vlastnosti nebo konfiguraci existujícího DAGu.
- delete_dag
Smazat zadaný DAG z instance Airflow.
- create_dag_run
Spustit nový běh pro zadaný DAG.
- list_dag_runs
Vypsat všechny běhy DAGu pro konkrétní DAG.
- get_dag_run_details
Získat podrobnosti o konkrétním běhu DAGu.
- update_dag_run
Aktualizovat stav nebo vlastnosti běhu DAGu.
- delete_dag_run
Smazat konkrétní běh DAGu z instance Airflow.
- list_tasks
Vypsat všechny úkoly definované v konkrétním DAGu.
- get_task_details
Získat podrobnosti o konkrétním úkolu v DAGu.
- get_task_instance
Získat informace o konkrétní instanci úkolu v běhu DAGu.
- list_task_instances
Vypsat všechny instance úkolů pro konkrétní běh DAGu.
- update_task_instance
Aktualizovat stav nebo podrobnosti instance úkolu.
- create_variable
Vytvořit novou proměnnou Airflow.
- list_variables
Vypsat všechny proměnné Airflow.
- get_variable
Získat hodnotu a podrobnosti konkrétní proměnné Airflow.
- update_variable
Aktualizovat hodnotu existující proměnné Airflow.
- delete_variable
Smazat zadanou proměnnou Airflow.
- create_connection
Vytvořit nové připojení Airflow.
- list_connections
Vypsat všechna nakonfigurovaná připojení Airflow.
- get_connection
Získat podrobnosti o konkrétním připojení Airflow.
- update_connection
Aktualizovat konfiguraci existujícího připojení Airflow.
- delete_connection
Smazat zadané připojení Airflow.
- test_connection
Otestovat konektivitu pro zadané připojení Airflow.
- list_pools
Vypsat všechny fondy zdrojů v Airflow.
- create_pool
Vytvořit nový fond zdrojů v Airflow.
- get_pool
Získat podrobnosti konkrétního fondu Airflow.
- update_pool
Aktualizovat konfiguraci existujícího fondu Airflow.
- delete_pool
Smazat zadaný fond Airflow.
- list_xcoms
Vypsat všechny XCom záznamy pro konkrétní instanci úkolu.
- get_xcom_entry
Získat konkrétní XCom záznam dle klíče.
- list_datasets
Vypsat všechny datasety zaregistrované v Airflow.
- get_dataset
Získat podrobnosti o konkrétním datasetu.
- create_dataset_event
Vytvořit novou událost datasetu v Airflow.
- list_event_logs
Vypsat všechny event logy v instanci Airflow.
- get_event_log
Získat podrobnosti o konkrétním event logu Airflow.
- get_config
Získat konfiguraci instance Airflow.
- get_health
Zkontrolovat stav zdraví instance Airflow.
- get_plugins
Získat seznam nainstalovaných pluginů Airflow.
- list_providers
Vypsat všechny poskytovatele nainstalované v instanci Airflow.
- list_import_errors
Vypsat všechny chyby importu nalezené v DAG Airflow.
- get_import_error_details
Získat detailní informace o konkrétní chybě importu.
- get_version
Získat informace o verzi instance Airflow.
Integrujte Apache Airflow bez námahy s MCP
Standardizujte a zjednodušte své workflow v Airflow pomocí Model Context Protocolu. Rezervujte si živou ukázku nebo si zdarma vyzkoušejte FlowHunt a zažijte jednoduchou, bezpečnou orchestraci přes mcp-server-apache-airflow.
Co je mcp-server-apache-airflow
mcp-server-apache-airflow je implementace serveru Model Context Protocol (MCP) navržená pro bezproblémovou integraci Apache Airflow s MCP klienty. Tento open-source projekt poskytuje standardizované API pro práci s Apache Airflow a umožňuje uživatelům spravovat, monitorovat a řídit workflow (DAGy) programově. Obalením REST API Airflow zjednodušuje integraci s dalšími systémy, což organizacím umožňuje spravovat orchestrace workflow v jednotném, protokolově řízeném prostředí. Klíčové funkce zahrnují výpis, pozastavení a opětovné spuštění DAGů, vytváření a správu běhů DAG a získávání stavu zdraví a informací o verzi. Tento projekt je ideální pro vývojáře a organizace, které chtějí automatizovat a standardizovat workflow procesy napříč různými infrastrukturami.
Funkce
Co lze dělat s mcp-server-apache-airflow
S mcp-server-apache-airflow můžete programově komunikovat s Apache Airflow skrz standardizovaný protokol. To umožňuje bezproblémovou integraci pro správu workflow, automatizaci a monitoring. Služba je ideální pro propojení Airflow s dalšími systémy, DevOps pipelines nebo AI agenty a nabízí robustní a flexibilní orchestraci workflow.
- Standardizovaný přístup přes API
- Pracujte s Apache Airflow pomocí jednotného MCP API a snižte komplexitu integrace.
- Správa DAG
- Vypisujte, pozastavujte, opětovně spouštějte a ovládejte Directed Acyclic Graphs (DAGy) pro flexibilní orchestraci workflow.
- Ovládání běhů DAG
- Vytvářejte, spravujte a monitorujte běhy DAG programově pro automatizované spouštění workflow.
- Kontrola zdraví a verze
- Jednoduše získávejte stav zdraví a verzi vašeho Airflow.
- Systémová integrace
- Integrujte Airflow s dalšími službami a platformami pomocí Model Context Protocolu pro end-to-end automatizaci.
Jak mohou AI agenti využít mcp-server-apache-airflow
AI agenti mohou využít mcp-server-apache-airflow k automatizaci složitých úloh správy workflow, monitorování datových pipeline a programovému spouštění procesů. Díky využití standardizovaného MCP rozhraní mohou AI systémy efektivně orchestrátovat zpracování dat, zvyšovat spolehlivost workflow a umožnit bezproblémovou integraci mezi modely strojového učení a produkčními pipeline. To zvyšuje provozní efektivitu a urychluje nasazení AI řešení.