Apache Airflow MCP Server Integration

Was macht der “Apache Airflow” MCP Server?

Der Apache Airflow MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der als Brücke zwischen KI-Assistenten und Apache Airflow-Instanzen dient. Durch die Anbindung an die REST API von Apache Airflow ermöglicht er MCP-Clients und KI-Agenten die Interaktion mit Airflow auf standardisierte und programmatische Weise. Über diesen Server können Entwickler Airflow DAGs (Directed Acyclic Graphs) verwalten, Workflows überwachen, Ausführungen auslösen und verschiedene Aufgaben der Workflow-Automatisierung durchführen. Diese Integration vereinfacht Entwicklungs-Workflows, indem KI-gesteuerte Tools den Zustand von Datenpipelines abfragen, Jobs orchestrieren und Workflow-Konfigurationen direkt über MCP anpassen können. Der Server nutzt die offizielle Apache Airflow Client-Bibliothek, um Kompatibilität zu gewährleisten und robuste Interaktionen zwischen KI-Ökosystemen und Airflow-basierter Dateninfrastruktur sicherzustellen.

Liste der Prompts

Es sind keine expliziten Prompt-Vorlagen in den verfügbaren Dateien oder Repository-Inhalten dokumentiert.

Liste der Ressourcen

Im Repository-Inhalt oder in der README sind keine expliziten MCP-Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

• DAGs auflisten
  Ermöglicht Clients, eine Liste aller vom Airflow-Server verwalteten DAGs (Workflows) abzurufen.
• DAG-Details anzeigen
  Ruft Detailinformationen zu einem bestimmten DAG anhand seiner ID ab.
• DAG pausieren
  Pausiert einen bestimmten DAG, sodass geplante Ausführungen ausgesetzt werden.
• DAG fortsetzen
  Hebt die Pause eines bestimmten DAGs auf, sodass geplante Ausführungen wieder stattfinden.
• DAG aktualisieren
  Aktualisiert die Konfiguration oder Eigenschaften eines bestimmten DAGs.
• DAG löschen
  Entfernt einen bestimmten DAG aus der Airflow-Instanz.
• DAG-Quellcode anzeigen
  Ruft den Quellcode oder Dateiinhalte eines bestimmten DAGs ab.
• Mehrere DAGs patchen
  Wendet Aktualisierungen auf mehrere DAGs in einem Vorgang an.
• DAG-Datei neu einlesen
  Veranlasst Airflow, eine DAG-Datei neu einzulesen – nützlich nach Codeänderungen.
• DAG Runs auflisten
  Listet alle Ausführungen eines bestimmten DAGs auf.
• DAG Run erstellen
  Löst eine neue Ausführung für einen bestimmten DAG aus.
• DAG Run Details abrufen
  Ruft Detailinformationen zu einem bestimmten DAG Run ab.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Automatisierte Workflow-Orchestrierung
  Entwickler können KI-Agenten zur Planung, Auslösung und Überwachung von Airflow-Workflows programmatisch nutzen, um manuelle Eingriffe zu reduzieren und die Automatisierung zu erhöhen.
• DAG-Management und Versionskontrolle
  KI-Assistenten helfen beim Verwalten, Pausieren, Fortsetzen und Aktualisieren von DAGs – für einfaches Handling komplexer Pipeline-Lebenszyklen und Änderungen.
• Pipeline-Monitoring und Alarmierung
  Der Server ermöglicht es KI-Tools, den Status von DAG-Läufen abzufragen, was ein proaktives Monitoring und Benachrichtigungen bei Workflow-Fehlern oder Erfolgen ermöglicht.
• Dynamische DAG-Modifikation
  Erlaubt dynamische Updates oder Patches von DAGs auf Basis von Echtzeitanforderungen, etwa Änderung von Zeitplänen oder Parametern.
• Quellcode-Einsicht und Debugging
  KI-Tools können DAG-Quellcodedateien direkt von der Airflow-Instanz für Code-Reviews, Debugging oder Compliance-Prüfungen abrufen.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und Windsurf auf Ihrem Rechner installiert sind.
2. Suchen Sie die Windsurf-Konfigurationsdatei (meistens windsurf.config.json).
3. Fügen Sie den Apache Airflow MCP Server zum Abschnitt mcpServers hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfigurationsdatei.
5. Starten Sie Windsurf neu und prüfen Sie, ob der Airflow MCP Server erfolgreich geladen wird.

Beispiel für sichere API-Schlüssel:

{
  "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. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist und die Claude-Konfigurationsdatei zugänglich ist.
2. Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei, um den Apache Airflow MCP Server hinzuzufügen.
3. Verwenden Sie folgendes JSON-Fragment:

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

4. Speichern und starten Sie Claude neu.
5. Überprüfen Sie Verbindung und Funktionalität.

Cursor

1. Überprüfen Sie die Installation von Node.js.
2. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei von Cursor.
3. Fügen Sie hinzu:

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

4. Speichern und starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen Sie die MCP Server-Integration.

Cline

1. Installieren Sie Node.js, falls nicht vorhanden.
2. Navigieren Sie zur Konfigurationsdatei von Cline.
3. Fügen Sie ein:

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

4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Überprüfen Sie die MCP Server-Verbindung.

Hinweis: Sichern Sie Ihre Airflow API-Schlüssel mit Umgebungsvariablen wie im Windsurf-Beispiel oben gezeigt.

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich für die System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdaten im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit allen Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “apache-airflow” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers und die URL durch die Ihres Servers zu ersetzen.

Übersicht

Unsere Einschätzung

Der Apache Airflow MCP Server bietet robuste Werkzeuge für Workflow-Management und Automatisierung, jedoch fehlen Dokumentationen zu Prompt-Vorlagen und expliziten MCP-Ressourcen. Das Setup ist unkompliziert, und die MIT-Lizenz sowie die aktive Entwicklung sind Pluspunkte. Die fehlende Dokumentation zu Sampling und Roots-Features schränkt den Umfang für agentenbasierte LLM-Workflows leicht ein.

MCP-Bewertung