Apache Airflow MCP Server-integration

Hvad gør “Apache Airflow” MCP Server?

Apache Airflow MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server, der fungerer som bro mellem KI-assistenter og Apache Airflow-instanser. Ved at indkapsle Apache Airflows REST API muliggør den, at MCP-klienter og KI-agenter kan interagere med Airflow på en standardiseret og programmatisk måde. Gennem denne server kan udviklere administrere Airflow DAGs (Directed Acyclic Graphs), overvåge workflows, udløse kørsler og udføre forskellige workflow-automatiseringsopgaver. Denne integration effektiviserer udviklingsprocesser ved at lade KI-drevne værktøjer forespørge status på datapipelines, orkestrere jobs og ændre workflow-konfigurationer direkte via MCP. Serveren benytter det officielle Apache Airflow-klientbibliotek for at sikre kompatibilitet og robust interaktion mellem KI-økosystemer og Airflow-baseret datainfrastruktur.

Liste over Prompter

Der er ikke dokumenteret eksplicitte promptskabeloner i de tilgængelige filer eller repository-indhold.

Liste over Ressourcer

Der er ikke dokumenteret eksplicitte MCP-ressourcer i repository-indholdet eller README.

Liste over Værktøjer

• List DAGs
  Gør det muligt for klienter at hente en liste over alle DAGs (workflows) administreret af Airflow-instansen.
• Get DAG Details
  Hent detaljerede oplysninger om en specifik DAG identificeret via dens ID.
• Pause DAG
  Pauser en bestemt DAG og forhindrer planlagte kørsler, indtil den genoptages.
• Unpause DAG
  Genoptager en bestemt DAG, så den kan fortsætte planlagte eksekveringer.
• Update DAG
  Opdater konfiguration eller egenskaber for en bestemt DAG.
• Delete DAG
  Fjern en bestemt DAG fra Airflow-instansen.
• Get DAG Source
  Hent kildekode eller filindhold for en given DAG.
• Patch Multiple DAGs
  Anvend opdateringer på flere DAGs i én operation.
• Reparse DAG File
  Tving Airflow til at genparse en DAG-fil, nyttigt efter kodeændringer.
• List DAG Runs
  Vis alle kørsler for en specifik DAG.
• Create DAG Run
  Start en ny kørsel for en specifik DAG.
• Get DAG Run Details
  Hent detaljerede oplysninger om en bestemt DAG-kørsel.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Automatiseret workflow-orkestrering
  Udviklere kan bruge KI-agenter til at planlægge, udløse og overvåge Airflow-workflows programmæssigt, hvilket reducerer manuel indblanding og øger automatiseringen.
• DAG-håndtering og versionsstyring
  KI-assistenter kan hjælpe med at administrere, pause, genoptage og opdatere DAGs, hvilket gør det lettere at håndtere komplekse pipeline-livscyklusser og ændringer.
• Pipeline-overvågning og alarmering
  Serveren gør det muligt for KI-værktøjer at forespørge status på DAG-kørsler, så proaktiv overvågning og alarmering på workflow-fejl eller -succeser er muligt.
• Dynamisk DAG-ændring
  Muliggør dynamiske opdateringer eller patching af DAGs baseret på realtidsbehov, såsom ændring af tidsplaner eller parametre.
• Kildekode-inspektion og fejlfinding
  KI-værktøjer kan hente DAG-kildefiler til kodegennemgang, fejlsøgning eller compliance-check direkte fra Airflow-instansen.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js og Windsurf installeret på din maskine.
2. Find Windsurf-konfigurationsfilen (typisk windsurf.config.json).
3. Tilføj Apache Airflow MCP Server til sektionen mcpServers:

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

4. Gem konfigurationsfilen.
5. Genstart Windsurf og verificér, at Airflow MCP Server indlæses korrekt.

Eksempel på sikring af API-nøgler:

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

Claude

1. Sørg for, at Node.js er installeret, og at Claudes konfigurationsfil er tilgængelig.
2. Redigér konfigurationsfilen for at inkludere Apache Airflow MCP Server.
3. Brug følgende JSON-udsnit:

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

4. Gem og genstart Claude.
5. Bekræft forbindelse og funktionalitet.

Cursor

1. Bekræft installation af Node.js.
2. Åbn Cursors konfigurationsfil.
3. Tilføj:

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

4. Gem og genstart Cursor.
5. Tjek MCP Server-integrationen.

Cline

1. Installer Node.js, hvis det ikke allerede er til stede.
2. Gå til Clines konfigurationsfil.
3. Indsæt:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Verificér MCP Server-forbindelsen.

Bemærk: Sikr dine Airflow API-nøgler ved at bruge miljøvariabler som vist i Windsurf-eksemplet ovenfor.

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang, skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din KI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfiguration indsætter du dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan KI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “apache-airflow” til navnet på din MCP-server og erstatte URL’en med din servers URL.

Oversigt

Vores vurdering

Apache Airflow MCP Server leverer robuste værktøjer til workflow-håndtering og automatisering, men mangler dokumentation for promptskabeloner og eksplicitte MCP-ressourcer. Opsætning er ligetil, og tilstedeværelsen af MIT-licens og aktiv udvikling er positive elementer. Dog begrænser manglende dokumentation om sampling og roots-funktionalitet dens rækkevidde en smule for agentiske LLM-workflows.

MCP-score