Integrace Apache Airflow MCP Serveru

Co dělá „Apache Airflow“ MCP Server?

Apache Airflow MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), který funguje jako most mezi AI asistenty a instancemi Apache Airflow. Ovinutím REST API Apache Airflow umožňuje MCP klientům a AI agentům standardizovaně a programově komunikovat s Airflow. Pomocí tohoto serveru mohou vývojáři spravovat DAGy (Directed Acyclic Graphs) v Airflow, monitorovat workflowy, spouštět běhy a provádět různé úkony automatizace workflow. Tato integrace zjednodušuje vývojářské workflow tím, že umožňuje AI nástrojům dotazovat se na stav datových pipeline, orchestraci úloh a úpravy konfigurací workflow přímo přes MCP. Server využívá oficiální klientskou knihovnu Apache Airflow pro zajištění kompatibility a robustní komunikaci mezi AI ekosystémy a datovou infrastrukturou postavenou na Airflow.

Seznam promptů

V dostupných souborech nebo obsahu repozitáře nejsou explicitně zdokumentovány žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V obsahu repozitáře ani v README nejsou explicitně zdokumentovány MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• List DAGs
  Umožňuje klientům získat seznam všech DAGů (workflow) spravovaných instancí Airflow.
• Get DAG Details
  Získání detailních informací o konkrétním DAGu podle jeho ID.
• Pause DAG
  Pozastaví konkrétní DAG a zabrání plánovaným běhům do obnovení.
• Unpause DAG
  Obnoví konkrétní DAG a umožní pokračování plánovaných spuštění.
• Update DAG
  Aktualizace konfigurace nebo vlastností konkrétního DAGu.
• Delete DAG
  Odstranění konkrétního DAGu z instance Airflow.
• Get DAG Source
  Získání zdrojového kódu nebo obsahu souboru daného DAGu.
• Patch Multiple DAGs
  Umožňuje hromadně aktualizovat více DAGů najednou.
• Reparse DAG File
  Vyvolá opětovné načtení souboru DAG v Airflow, užitečné po úpravách kódu.
• List DAG Runs
  Vypíše všechny běhy konkrétního DAGu.
• Create DAG Run
  Spustí nový běh pro konkrétní DAG.
• Get DAG Run Details
  Získání detailních informací o konkrétním běhu DAGu.

Příklady využití tohoto MCP Serveru

• Automatizovaná orchestrace workflow
  Vývojáři mohou pomocí AI agentů programově plánovat, spouštět a monitorovat workflowy v Airflow, čímž snižují manuální zásahy a zvyšují automatizaci.
• Správa DAG a řízení verzí
  AI asistenti mohou pomáhat se správou, pozastavováním, obnovováním a aktualizací DAGů, což usnadňuje řízení životního cyklu složitějších pipeline a změn.
• Monitoring pipeline a upozornění
  Server umožňuje AI nástrojům dotazovat se na stav běhů DAG, což umožňuje proaktivní monitoring a upozorňování na selhání nebo úspěch workflowů.
• Dynamická úprava DAG
  Umožňuje dynamické úpravy nebo aktualizace DAGů na základě aktuálních požadavků, např. změna rozvrhu či parametrů.
• Inspekce zdrojového kódu a ladění
  AI nástroje mohou získat zdrojové soubory DAGů pro code review, ladění nebo kontrolu souladu přímo z instance Airflow.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte na svém zařízení nainstalován Node.js a Windsurf.
2. Najděte konfigurační soubor Windsurf (obvykle windsurf.config.json).
3. Přidejte Apache Airflow MCP Server do sekce mcpServers:

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

4. Uložte konfigurační soubor.
5. Restartujte Windsurf a ověřte, že se Airflow MCP Server úspěšně načetl.

Ukázka zabezpečení API klíčů:

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

Claude

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a dostupný konfigurační soubor Claude.
2. Upravte konfiguraci tak, abyste zahrnuli Apache Airflow MCP Server.
3. Použijte následující JSON úryvek:

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

4. Uložte a restartujte Claude.
5. Ověřte spojení a funkčnost.

Cursor

1. Ověřte instalaci Node.js.
2. Otevřete konfigurační soubor Cursor.
3. Přidejte:

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

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Zkontrolujte integraci MCP Serveru.

Cline

1. V případě potřeby nainstalujte Node.js.
2. Přejděte do konfiguračního souboru Cline.
3. Vložte:

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

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ověřte připojení MCP Serveru.

Poznámka: Zabezpečte své API klíče pro Airflow pomocí proměnných prostředí, jak je ukázáno ve výše uvedeném příkladu pro Windsurf.

Jak používat tento MCP ve flowech

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflowu ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po úspěšné konfiguraci může AI agent využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “apache-airflow” na skutečný název svého MCP serveru a upravit URL dle adresy vašeho serveru.

Přehled

Náš názor

Apache Airflow MCP Server poskytuje robustní nástroje pro správu a automatizaci workflow, ale postrádá dokumentaci šablon promptů a explicitních MCP zdrojů. Nastavení je přímočaré a přítomnost MIT licence i aktivní vývoj jsou pozitivní. Nedostatečná dokumentace ohledně sampling a roots funkcí však lehce omezuje použití pro agentní LLM workflowy.

MCP Skóre