AI-agent til Apache Airflow MCP
Forbind og administrer Apache Airflow problemfrit ved hjælp af Model Context Protocol (MCP) serveren. Denne integration standardiserer Airflow-orkestrering og muliggør automatiseret håndtering af DAGs, opgaver og ressourcer fra MCP-kompatible klienter. Accelerér workflow-automatisering, øg driftsmæssig effektivitet, og sikr robust kompatibilitet med det officielle Apache Airflow-klientbibliotek.
Samlet Airflow workflow-håndtering
Få fuld kontrol over Apache Airflow-miljøer direkte fra MCP-aktiverede agenter. Administrer nemt DAGs, DAG-kørsler, opgaver, variabler, forbindelser og meget mere via standardiserede API'er. Centraliser orkestrering, forenkle driften og muliggør hurtig workflow-udrulning i stor skala.
- Fuld livscyklusstyring af DAGs.
- List, opret, opdater, pause, genoptag og slet DAGs og deres kørsler med fuld API-dækning.
- Opgave- og variabelhåndtering.
- Automatiser opgavestyring og variabelhåndtering for strømlinet workflow-eksekvering og konfiguration.
- Sikre forbindelser & puljer.
- Administrer Airflow-forbindelser og ressourcepuljer sikkert og øg skalerbarhed og driftssikkerhed.
- Health- & overvågnings-API'er.
- Overvåg Airflow-sundhed, statistik, plugins og logs for proaktiv problemløsning og compliance.
Fleksibel API-gruppering & skrivebeskyttede tilstande
Tilpas API-eksponering, så den matcher dine compliance- og sikkerhedsbehov. Vælg specifikke Airflow API-grupper eller aktiver skrivebeskyttet tilstand for kun at tillade sikre, ikke-destruktive operationer. Perfekt til både produktion og følsomme miljøer.
- Skrivebeskyttet tilstand.
- Eksponér kun GET/læseoperationer for sikker overvågning og revision – ideelt til compliance-følsomme miljøer.
- Brugerdefineret API-gruppevalg.
- Aktivér eller begræns adgang til Airflow-API'er som DAG, variabel, eventlog m.m., tilpasset jeres teams behov.
- Ikke-destruktiv test.
- Test forbindelser og hent konfigurationsdata uden at ændre workflow-tilstande.
Hurtig udrulning & nem integration
Udrul din Airflow MCP-server hurtigt med simple miljøvariabler og fleksible kørselsmuligheder. Kompatibel med Claude Desktop, Smithery og manuel kørsel for smidig integration i enhver workflow-automatiseringsstack.
- Øjeblikkelig udrulning.
- Udrul med én kommando og miljøvariabler – reducer opsætningstiden for udvikling og produktion.
- Alsidig integration.
- Brug med Claude Desktop, Smithery eller manuel kørsel, så det passer til enhver DevOps-workflow.
MCP-INTEGRATION
Tilgængelige Apache Airflow MCP-integrationværktøjer
Følgende værktøjer er tilgængelige som en del af Apache Airflow MCP-integrationen:
- list_dags
Vis alle tilgængelige DAGs i Apache Airflow-instansen.
- get_dag_details
Hent detaljeret information for en specifik DAG.
- update_dag
Opdater egenskaber eller konfiguration for en eksisterende DAG.
- delete_dag
Slet en angivet DAG fra Airflow-instansen.
- create_dag_run
Udløs en ny kørsel for en angivet DAG.
- list_dag_runs
Vis alle DAG-kørsler for en specifik DAG.
- get_dag_run_details
Hent detaljer om en specifik DAG-kørsel.
- update_dag_run
Opdater tilstanden eller egenskaberne for en DAG-kørsel.
- delete_dag_run
Slet en specifik DAG-kørsel fra Airflow-instansen.
- list_tasks
Vis alle opgaver defineret i en specifik DAG.
- get_task_details
Hent detaljer for en specifik opgave i en DAG.
- get_task_instance
Få information om en bestemt opgaveinstans i en DAG-kørsel.
- list_task_instances
Vis alle opgaveinstanser for en specifik DAG-kørsel.
- update_task_instance
Opdater tilstand eller detaljer for en opgaveinstans.
- create_variable
Opret en ny Airflow-variabel.
- list_variables
Vis alle Airflow-variabler.
- get_variable
Hent værdi og detaljer for en specifik Airflow-variabel.
- update_variable
Opdater værdien af en eksisterende Airflow-variabel.
- delete_variable
Slet en angivet Airflow-variabel.
- create_connection
Opret en ny Airflow-forbindelse.
- list_connections
Vis alle konfigurerede Airflow-forbindelser.
- get_connection
Hent detaljer for en specifik Airflow-forbindelse.
- update_connection
Opdater konfigurationen for en eksisterende Airflow-forbindelse.
- delete_connection
Slet en angivet Airflow-forbindelse.
- test_connection
Test forbindelsen for en angivet Airflow-forbindelse.
- list_pools
Vis alle ressourcepuljer i Airflow.
- create_pool
Opret en ny ressourcepulje i Airflow.
- get_pool
Hent detaljer om en specifik Airflow-pulje.
- update_pool
Opdater konfigurationen for en eksisterende Airflow-pulje.
- delete_pool
Slet en angivet Airflow-pulje.
- list_xcoms
Vis alle XCom-poster for en specifik opgaveinstans.
- get_xcom_entry
Hent en specifik XCom-post via nøgle.
- list_datasets
Vis alle datasæt registreret i Airflow.
- get_dataset
Hent detaljer om et specifikt datasæt.
- create_dataset_event
Opret en ny datasæt-begivenhed i Airflow.
- list_event_logs
Vis alle event logs i Airflow-instansen.
- get_event_log
Hent detaljer for en specifik Airflow event log.
- get_config
Hent konfigurationen for Airflow-instansen.
- get_health
Tjek sundhedsstatus for Airflow-instansen.
- get_plugins
Få listen over installerede Airflow-plugins.
- list_providers
Vis alle leverandører installeret i Airflow-instansen.
- list_import_errors
Vis alle importfejl fundet i Airflow DAGs.
- get_import_error_details
Hent detaljeret information om en specifik importfejl.
- get_version
Hent versionsinformation for Airflow-instansen.
Integrér Apache Airflow problemfrit med MCP
Standardisér og forenkle dine Airflow-workflows med Model Context Protocol. Book en live demo eller prøv FlowHunt gratis for at opleve strømlinet og sikker orkestrering via mcp-server-apache-airflow.
Hvad er mcp-server-apache-airflow
mcp-server-apache-airflow er en Model Context Protocol (MCP) server-implementering designet til problemfrit at integrere Apache Airflow med MCP-klienter. Dette open source-projekt leverer et standardiseret API til at interagere med Apache Airflow og giver brugere mulighed for at administrere, overvåge og styre workflows (DAGs) programmatisk. Ved at indpakke Airflows REST API forenkler det integrationen med andre systemer, så organisationer kan administrere deres orkestreringsmiljøer i ét samlet, protokolbaseret setup. Nøglefunktioner inkluderer at vise, pause og genoptage DAGs, oprette og håndtere DAG-kørsler samt hente sundhedsstatus og versionsinformation. Dette projekt er ideelt for udviklere og organisationer, der ønsker at automatisere og standardisere workflow-processer på tværs af forskellige infrastrukturer.
Kapabiliteter
Hvad vi kan gøre med mcp-server-apache-airflow
Med mcp-server-apache-airflow kan du interagere programmatisk med Apache Airflow via en standardiseret protokol. Det muliggør problemfri integration til workflow-håndtering, automatisering og overvågning. Tjenesten er ideel til at forbinde Airflow med andre systemer, DevOps-pipelines eller AI-agenter og tilbyder robust og fleksibel workflow-orkestrering.
- Standardiseret API-adgang
- Interagér med Apache Airflow via et samlet MCP API og reducer integrationskompleksiteten.
- DAG-håndtering
- Vis, pause, genoptag og styr Directed Acyclic Graphs (DAGs) for fleksibel workflow-orkestrering.
- DAG-kørselskontrol
- Opret, administrer og overvåg DAG-kørsler programmatisk for automatiseret workflow-eksekvering.
- Health- og versionscheck
- Hent nemt sundhedsstatus og version på din Airflow-instans.
- Systemintegration
- Integrér Airflow med andre tjenester og platforme via Model Context Protocol for end-to-end automatisering.
Hvordan AI-agenter kan drage fordel af mcp-server-apache-airflow
AI-agenter kan udnytte mcp-server-apache-airflow til at automatisere komplekse workflow-håndteringsopgaver, overvåge datapipelines og udløse processer programmatisk. Ved at anvende det standardiserede MCP-interface kan AI-systemer effektivt orkestrere databehandling, øge workflow-pålideligheden og muliggøre problemfri integration mellem maskinlæringsmodeller og produktionspipelines. Dette øger driftseffektiviteten og accelererer udrulningscyklusser for AI-drevne løsninger.