Apache Airflow MCP için Yapay Zeka Aracısı
Model Context Protocol (MCP) sunucusunu kullanarak Apache Airflow’u sorunsuz bir şekilde bağlayın ve yönetin. Bu entegrasyon, Airflow orkestrasyonunu standartlaştırır ve MCP ile uyumlu istemcilerden otomatik DAG, görev ve kaynak yönetimi sağlar. İş akışı otomasyonunu hızlandırın, operasyonel verimliliği artırın ve resmi Apache Airflow istemci kütüphanesiyle sağlam uyumluluk sağlayın.
Birleşik Airflow İş Akışı Yönetimi
MCP destekli aracılardan doğrudan Apache Airflow ortamları üzerinde tam kontrol kazanın. DAG'leri, DAG çalıştırmalarını, görevleri, değişkenleri, bağlantıları ve daha fazlasını standartlaştırılmış API'ler üzerinden zahmetsizce yönetin. Orkestrasyonu merkezileştirin, operasyonları basitleştirin ve ölçekli hızlı iş akışı dağıtımını etkinleştirin.
- Eksiksiz DAG Yaşam Döngüsü Yönetimi.
- DAG'leri ve çalıştırmalarını tam API kapsamıyla listeleyin, oluşturun, güncelleyin, duraklatın, devam ettirin ve silin.
- Görev ve Değişken İşlemleri.
- İş akışı yürütmesi ve yapılandırması için görev yönetimini ve değişken işlemlerini otomatikleştirin.
- Güvenli Bağlantılar & Havuzlar.
- Airflow bağlantılarını ve kaynak havuzlarını güvenli şekilde yönetin, ölçeklenebilirlik ve güvenilirliği artırın.
- Sağlık & İzleme API'leri.
- Airflow sağlığını, istatistiklerini, eklentilerini ve günlüklerini izleyerek proaktif sorun çözümü ve uyumluluk sağlayın.
Esnek API Gruplama & Salt Okunur Modlar
API erişimini uyumluluk ve güvenlik ihtiyaçlarınıza göre özelleştirin. Belirli Airflow API gruplarını seçin veya yalnızca salt okunur modunu etkinleştirerek etkileşimi güvenli ve yıkıcı olmayan işlemlerle sınırlandırın. Hem üretim hem de hassas ortamlar için idealdir.
- Salt Okunur Mod.
- Uyumluluğa duyarlı ortamlar için yalnızca GET/okuma işlemlerini güvenli izleme ve denetleme için açın.
- Özel API Grup Seçimi.
- DAG, değişken, eventlog ve daha fazlası gibi Airflow API'lerine ekibinizin gereksinimlerine göre erişimi açın veya kısıtlayın.
- Yıkıcı Olmayan Testler.
- Bağlantıları test edin ve yapılandırma verilerini iş akışı durumlarını değiştirmeden alın.
Hızlı Dağıtım & Kolay Entegrasyon
Basit ortam değişkenleri ve esnek çalışma seçenekleriyle Airflow MCP sunucunuzu hızlıca dağıtın. Claude Desktop, Smithery ve doğrudan manuel çalıştırmayla uyumlu olup herhangi bir iş akışı otomasyon yığınına sorunsuz entegrasyon sağlar.
- Anında Dağıtım.
- Tek bir komut ve ortam değişkenleriyle dağıtım yapın, geliştirme ve üretim için kurulum süresini azaltın.
- Çok Yönlü Entegrasyon.
- Claude Desktop, Smithery veya manuel çalıştırmayla herhangi bir DevOps iş akışıyla uyumlu kullanın.
MCP ENTEGRASYONU
Kullanılabilir Apache Airflow MCP Entegrasyon Araçları
Apache Airflow MCP entegrasyonu kapsamında aşağıdaki araçlar mevcuttur:
- list_dags
Apache Airflow örneğindeki tüm mevcut DAG'leri listeleyin.
- get_dag_details
Belirli bir DAG için ayrıntılı bilgi alın.
- update_dag
Mevcut bir DAG'in özelliklerini veya yapılandırmasını güncelleyin.
- delete_dag
Airflow örneğinden belirtilen bir DAG'i silin.
- create_dag_run
Belirtilen bir DAG için yeni bir çalıştırma başlatın.
- list_dag_runs
Belirli bir DAG için tüm DAG çalıştırmalarını listeleyin.
- get_dag_run_details
Belirli bir DAG çalıştırmasının ayrıntılarını alın.
- update_dag_run
Bir DAG çalıştırmasının durumunu veya özelliklerini güncelleyin.
- delete_dag_run
Airflow örneğinden belirli bir DAG çalıştırmasını silin.
- list_tasks
Belirli bir DAG'de tanımlı tüm görevleri listeleyin.
- get_task_details
Bir DAG'deki belirli bir görev için ayrıntıları alın.
- get_task_instance
Bir DAG çalıştırmasındaki belirli bir görev örneği hakkında bilgi alın.
- list_task_instances
Belirli bir DAG çalıştırması için tüm görev örneklerini listeleyin.
- update_task_instance
Bir görev örneğinin durumunu veya ayrıntılarını güncelleyin.
- create_variable
Yeni bir Airflow değişkeni oluşturun.
- list_variables
Tüm Airflow değişkenlerini listeleyin.
- get_variable
Belirli bir Airflow değişkeninin değerini ve ayrıntılarını alın.
- update_variable
Mevcut bir Airflow değişkeninin değerini güncelleyin.
- delete_variable
Belirtilen bir Airflow değişkenini silin.
- create_connection
Yeni bir Airflow bağlantısı oluşturun.
- list_connections
Yapılandırılmış tüm Airflow bağlantılarını listeleyin.
- get_connection
Belirli bir Airflow bağlantısı için ayrıntıları alın.
- update_connection
Mevcut bir Airflow bağlantısının yapılandırmasını güncelleyin.
- delete_connection
Belirtilen bir Airflow bağlantısını silin.
- test_connection
Belirtilen bir Airflow bağlantısı için bağlantı testini gerçekleştirin.
- list_pools
Airflow'daki tüm kaynak havuzlarını listeleyin.
- create_pool
Airflow'da yeni bir kaynak havuzu oluşturun.
- get_pool
Belirli bir Airflow havuzunun ayrıntılarını alın.
- update_pool
Mevcut bir Airflow havuzunun yapılandırmasını güncelleyin.
- delete_pool
Belirtilen bir Airflow havuzunu silin.
- list_xcoms
Belirli bir görev örneği için tüm XCom kayıtlarını listeleyin.
- get_xcom_entry
Anahtara göre belirli bir XCom kaydını alın.
- list_datasets
Airflow'da kayıtlı tüm veri kümelerini listeleyin.
- get_dataset
Belirli bir veri kümesinin ayrıntılarını alın.
- create_dataset_event
Airflow'da yeni bir veri kümesi olayı oluşturun.
- list_event_logs
Airflow örneğindeki tüm olay günlüklerini listeleyin.
- get_event_log
Belirli bir Airflow olay günlüğü için ayrıntıları alın.
- get_config
Airflow örneği yapılandırmasını alın.
- get_health
Airflow örneğinin sağlık durumunu kontrol edin.
- get_plugins
Yüklü Airflow eklentilerinin listesini alın.
- list_providers
Airflow örneğinde yüklü tüm sağlayıcıları listeleyin.
- list_import_errors
Airflow DAG'lerinde bulunan tüm içe aktarma hatalarını listeleyin.
- get_import_error_details
Belirli bir içe aktarma hatası hakkında ayrıntılı bilgi alın.
- get_version
Airflow örneğinin sürüm bilgisini alın.
Apache Airflow'u MCP ile Sorunsuzca Entegre Edin
Airflow iş akışlarınızı Model Context Protocol ile standartlaştırın ve basitleştirin. Canlı bir demo rezervasyonu yapın veya FlowHunt'u ücretsiz deneyin ve mcp-server-apache-airflow ile güvenli, sade orkestrasyonu keşfedin.
mcp-server-apache-airflow nedir
mcp-server-apache-airflow, Apache Airflow'u MCP istemcileriyle sorunsuz bir şekilde entegre etmek için tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucu uygulamasıdır. Bu açık kaynak proje, Apache Airflow ile etkileşim kurmak için standartlaştırılmış bir API sunar ve kullanıcıların iş akışlarını (DAG'leri) programlı olarak yönetmesini, izlemesini ve kontrol etmesini sağlar. Airflow'un REST API'sini sarmalayarak diğer sistemlerle entegrasyonu basitleştirir, böylece kurumların iş akışı orkestrasyon ortamlarını birleşik, protokol odaklı bir şekilde yönetmesine olanak tanır. Temel özellikler arasında DAG'leri listeleme, duraklatma ve devam ettirme, DAG çalıştırmaları oluşturma ve yönetme ve sağlık durumu ile sürüm bilgisi alma bulunur. Bu proje, çeşitli altyapılar arasında iş akışı süreçlerini otomatikleştirmek ve standartlaştırmak isteyen geliştiriciler ve kurumlar için idealdir.
Yetenekler
mcp-server-apache-airflow ile neler yapabiliriz
mcp-server-apache-airflow ile Apache Airflow'a standart bir protokol üzerinden programlı olarak erişebilirsiniz. Bu; iş akışı yönetimi, otomasyonu ve izleme için sorunsuz entegrasyon sağlar. Hizmet, Airflow'u diğer sistemlere, DevOps boru hatlarına veya yapay zeka araclarına bağlamak için idealdir ve güçlü ve esnek bir iş akışı orkestrasyonu sunar.
- Standartlaştırılmış API Erişimi
- Entegrasyon karmaşıklığını azaltarak MCP API ile Apache Airflow ile etkileşime geçin.
- DAG Yönetimi
- Esnek iş akışı orkestrasyonu için Directed Acyclic Graph'ları (DAG) listeleyin, duraklatın, devam ettirin ve kontrol edin.
- DAG Çalıştırma Kontrolü
- DAG çalıştırmalarını otomatik iş akışı yürütmesi için programlı olarak oluşturun, yönetin ve izleyin.
- Sağlık ve Sürüm Kontrolleri
- Airflow örneğinizin sağlık durumunu ve sürümünü kolayca alın.
- Sistem Entegrasyonu
- Uçtan uca otomasyon için Airflow'u Model Context Protocol ile diğer hizmet ve platformlara entegre edin.
Yapay zeka aracıları mcp-server-apache-airflow'dan nasıl faydalanabilir
Yapay zeka aracıları, mcp-server-apache-airflow'u kullanarak karmaşık iş akışı yönetimi görevlerini otomatikleştirebilir, veri boru hatlarını izleyebilir ve süreçleri programlı olarak tetikleyebilir. Standartlaştırılmış MCP arayüzünü kullanarak yapay zeka sistemleri, veri işleme süreçlerini verimli şekilde yönetebilir, iş akışı güvenilirliğini artırabilir ve makine öğrenimi modelleri ile üretim boru hatları arasında sorunsuz entegrasyon sağlayabilir. Bu, operasyonel verimliliği artırır ve yapay zeka tabanlı çözümler için dağıtım döngülerini hızlandırır.