Agente de IA para Apache Airflow MCP
Conecta y gestiona Apache Airflow sin complicaciones usando el servidor Model Context Protocol (MCP). Esta integración estandariza la orquestación de Airflow, permitiendo la gestión automatizada de DAGs, tareas y recursos desde clientes compatibles con MCP. Acelera la automatización de flujos de trabajo, mejora la eficiencia operativa y garantiza una compatibilidad robusta con la librería oficial del cliente Apache Airflow.
Gestión unificada de flujos de trabajo Airflow
Obtén control total sobre los entornos de Apache Airflow directamente desde agentes habilitados para MCP. Administra fácilmente DAGs, ejecuciones de DAG, tareas, variables, conexiones y más a través de APIs estandarizadas. Centraliza la orquestación, simplifica operaciones y habilita despliegues rápidos de flujos de trabajo a escala.
- Gestión completa del ciclo de vida de DAGs.
- Lista, crea, actualiza, pausa, reactiva y elimina DAGs y sus ejecuciones con cobertura total de la API.
- Operaciones de tareas y variables.
- Automatiza la gestión de tareas y el manejo de variables para una ejecución y configuración de flujos eficiente.
- Conexiones y pools seguros.
- Gestiona conexiones y pools de recursos de Airflow de forma segura, aumentando la escalabilidad y confiabilidad.
- APIs de salud y monitoreo.
- Monitorea la salud de Airflow, estadísticas, plugins y logs para una resolución proactiva de incidencias y cumplimiento.
Agrupación flexible de APIs y modos solo lectura
Personaliza la exposición de APIs para adaptarla a tus necesidades de cumplimiento y seguridad. Selecciona grupos específicos de APIs de Airflow o habilita el modo solo lectura para restringir las interacciones a operaciones seguras y no destructivas. Perfecto para entornos productivos o sensibles.
- Modo solo lectura.
- Expón solo operaciones GET/lectura para monitoreo y auditoría seguros, ideal para entornos sensibles al cumplimiento.
- Selección personalizada de grupos de API.
- Habilita o restringe el acceso a APIs de Airflow como DAG, variable, eventlog y más, adaptado a los requerimientos de tu equipo.
- Pruebas no destructivas.
- Prueba conexiones y extrae datos de configuración sin alterar los estados de los flujos de trabajo.
Despliegue rápido e integración sencilla
Despliega tu servidor MCP de Airflow rápidamente con simples variables de entorno y opciones de ejecución flexibles. Compatible con Claude Desktop, Smithery y ejecución manual directa para una integración fluida en cualquier stack de automatización de flujos de trabajo.
- Despliegue instantáneo.
- Despliega con un solo comando y variables de entorno, reduciendo el tiempo de configuración para desarrollo y producción.
- Integración versátil.
- Úsalo con Claude Desktop, Smithery o ejecución manual para adaptarse a cualquier flujo de trabajo DevOps.
INTEGRACIÓN MCP
Herramientas disponibles de integración MCP con Apache Airflow
Las siguientes herramientas están disponibles como parte de la integración MCP con Apache Airflow:
- list_dags
Lista todos los DAGs disponibles en la instancia de Apache Airflow.
- get_dag_details
Recupera información detallada de un DAG específico.
- update_dag
Actualiza las propiedades o configuración de un DAG existente.
- delete_dag
Elimina un DAG especificado de la instancia de Airflow.
- create_dag_run
Lanza una nueva ejecución para un DAG específico.
- list_dag_runs
Lista todas las ejecuciones de DAG para un DAG específico.
- get_dag_run_details
Obtén detalles de una ejecución específica de DAG.
- update_dag_run
Actualiza el estado o propiedades de una ejecución de DAG.
- delete_dag_run
Elimina una ejecución específica de DAG de la instancia de Airflow.
- list_tasks
Lista todas las tareas definidas en un DAG específico.
- get_task_details
Recupera detalles de una tarea específica en un DAG.
- get_task_instance
Obtén información sobre una instancia específica de tarea en una ejecución de DAG.
- list_task_instances
Lista todas las instancias de tarea para una ejecución específica de DAG.
- update_task_instance
Actualiza el estado o detalles de una instancia de tarea.
- create_variable
Crea una nueva variable de Airflow.
- list_variables
Lista todas las variables de Airflow.
- get_variable
Recupera el valor y detalles de una variable específica de Airflow.
- update_variable
Actualiza el valor de una variable de Airflow existente.
- delete_variable
Elimina una variable de Airflow especificada.
- create_connection
Crea una nueva conexión en Airflow.
- list_connections
Lista todas las conexiones configuradas en Airflow.
- get_connection
Recupera detalles de una conexión específica en Airflow.
- update_connection
Actualiza la configuración de una conexión existente en Airflow.
- delete_connection
Elimina una conexión de Airflow especificada.
- test_connection
Prueba la conectividad de una conexión de Airflow especificada.
- list_pools
Lista todos los pools de recursos en Airflow.
- create_pool
Crea un nuevo pool de recursos en Airflow.
- get_pool
Recupera detalles de un pool específico de Airflow.
- update_pool
Actualiza la configuración de un pool existente en Airflow.
- delete_pool
Elimina un pool de Airflow especificado.
- list_xcoms
Lista todas las entradas XCom para una instancia de tarea específica.
- get_xcom_entry
Recupera una entrada XCom específica por clave.
- list_datasets
Lista todos los conjuntos de datos registrados en Airflow.
- get_dataset
Recupera detalles de un conjunto de datos específico.
- create_dataset_event
Crea un nuevo evento de conjunto de datos en Airflow.
- list_event_logs
Lista todos los registros de eventos en la instancia de Airflow.
- get_event_log
Recupera detalles de un registro de evento específico en Airflow.
- get_config
Obtén la configuración de la instancia de Airflow.
- get_health
Verifica el estado de salud de la instancia de Airflow.
- get_plugins
Obtén la lista de plugins instalados en Airflow.
- list_providers
Lista todos los proveedores instalados en la instancia de Airflow.
- list_import_errors
Lista todos los errores de importación encontrados en los DAGs de Airflow.
- get_import_error_details
Recupera información detallada sobre un error de importación específico.
- get_version
Obtén la información de versión de la instancia de Airflow.
Integra Apache Airflow sin complicaciones con MCP
Estandariza y simplifica tus flujos de trabajo Airflow utilizando el Model Context Protocol. Solicita una demo en vivo o prueba FlowHunt gratis para experimentar una orquestación segura y optimizada mediante mcp-server-apache-airflow.
¿Qué es mcp-server-apache-airflow?
mcp-server-apache-airflow es una implementación de servidor Model Context Protocol (MCP) diseñada para integrar sin complicaciones Apache Airflow con clientes MCP. Este proyecto open-source proporciona una API estandarizada para interactuar con Apache Airflow, permitiendo a los usuarios gestionar, monitorear y controlar flujos de trabajo (DAGs) de forma programática. Al envolver la API REST de Airflow, simplifica la integración con otros sistemas, permitiendo a las organizaciones gestionar sus entornos de orquestación de flujos de trabajo de manera unificada y basada en protocolos. Sus funciones clave incluyen listar, pausar y reactivar DAGs, crear y gestionar ejecuciones de DAG y recuperar información de estado de salud y versión. Este proyecto es ideal para desarrolladores y organizaciones que buscan automatizar y estandarizar procesos de flujo de trabajo a través de infraestructuras diversas.
Capacidades
Qué podemos hacer con mcp-server-apache-airflow
Con mcp-server-apache-airflow puedes interactuar programáticamente con Apache Airflow mediante un protocolo estandarizado. Esto habilita una integración fluida para la gestión, automatización y monitoreo de flujos de trabajo. El servicio es ideal para conectar Airflow con otros sistemas, pipelines DevOps o agentes de IA, ofreciendo una orquestación de flujos robusta y flexible.
- Acceso API estandarizado
- Interactúa con Apache Airflow usando una API MCP unificada, reduciendo la complejidad de integración.
- Gestión de DAGs
- Lista, pausa, reactiva y controla DAGs (Grafos Acíclicos Dirigidos) para una orquestación de flujos flexible.
- Control de ejecuciones de DAG
- Crea, gestiona y monitorea ejecuciones de DAG de forma programática para una automatización de flujos.
- Verificación de salud y versión
- Recupera fácilmente el estado de salud y la versión de tu instancia de Airflow.
- Integración de sistemas
- Integra Airflow con otros servicios y plataformas usando el Model Context Protocol para una automatización de extremo a extremo.
Cómo pueden beneficiarse los agentes de IA de mcp-server-apache-airflow
Los agentes de IA pueden aprovechar mcp-server-apache-airflow para automatizar tareas complejas de gestión de flujos de trabajo, monitorear pipelines de datos y activar procesos de forma programática. Al utilizar la interfaz MCP estandarizada, los sistemas de IA pueden orquestar el procesamiento de datos de manera eficiente, mejorar la confiabilidad de los flujos de trabajo y permitir una integración fluida entre modelos de machine learning y pipelines de producción. Esto mejora la eficiencia operativa y acelera los ciclos de despliegue para soluciones impulsadas por IA.