Apache Airflow MCP Server -integraatio

Mitä “Apache Airflow” MCP Server tekee?

Apache Airflow MCP Server on Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka toimii sillanrakentajana AI-assistenttien ja Apache Airflow -instanssien välillä. Käärittämällä Apache Airflow’n REST-rajapinnan se mahdollistaa MCP-asiakkaiden ja AI-agenttien vuorovaikutuksen Airflow’n kanssa standardoidulla ja ohjelmallisella tavalla. Tämän palvelimen kautta kehittäjät voivat hallita Airflow DAG:eja (Directed Acyclic Graph), valvoa työnkulkuja, käynnistää ajoja ja suorittaa erilaisia automaatiotehtäviä. Tämä integraatio virtaviivaistaa kehitysprosesseja mahdollistamalla AI-pohjaisten työkalujen tiedustella dataputkien tilaa, orkestroida tehtäviä ja muokata työnkulkujen asetuksia suoraan MCP:n kautta. Palvelin hyödyntää virallista Apache Airflow -asiakaskirjastoa yhteensopivuuden ja vankan vuorovaikutuksen takaamiseksi AI-ekosysteemin ja Airflow-pohjaisen datainfrastruktuurin välillä.

Kehote-esimerkit

Saatavilla olevissa tiedostoissa tai repossa ei ole dokumentoituja kehotepohjia.

Resurssiluettelo

Repossa tai README:ssä ei ole dokumentoituja MCP-resursseja.

Työkaluluettelo

• Listaa DAG:t
  Mahdollistaa kaikkien Airflow-instanssin hallinnoimien DAG:ien (työnkulkujen) listaamisen.
• Hae DAG:n tiedot
  Hae yksityiskohtaiset tiedot tietystä DAG:ista sen tunnisteella.
• Tauota DAG
  Tauottaa tietyn DAG:n, estäen ajoitettuja ajoja kunnes tauko poistetaan.
• Poista DAG:n tauko
  Poistaa tauon tietystä DAG:ista, jolloin ajoitetut ajot jatkuvat.
• Päivitä DAG
  Päivitä tietyn DAG:n asetuksia tai ominaisuuksia.
• Poista DAG
  Poista tietty DAG Airflow-instanssista.
• Hae DAG:n lähdekoodi
  Nouda annetun DAG:n lähdekoodi tai tiedostos sisältö.
• Päivitä useita DAG:eja
  Tee päivityksiä useisiin DAG:eihin kerralla.
• Reparsi DAG-tiedosto
  Käynnistä Airflow reparsoimaan DAG-tiedoston, hyödyllinen koodimuutosten jälkeen.
• Listaa DAG-ajot
  Listaa kaikki ajot tietystä DAG:ista.
• Luo DAG-ajo
  Käynnistä uusi ajo tietylle DAG:lle.
• Hae DAG-ajon tiedot
  Hae yksityiskohtaiset tiedot tietystä DAG-ajosta.

MCP Serverin käyttötapaukset

• Automaattinen työnkulun orkestrointi
  Kehittäjät voivat käyttää AI-agentteja aikatauluttamaan, käynnistämään ja valvomaan Airflow-työnkulkuja ohjelmallisesti, mikä vähentää manuaalista työtä ja lisää automaatiota.
• DAG-hallinta ja versiointi
  AI-assistentit voivat auttaa DAG:ien hallinnassa, tauottamisessa, tauon poistossa ja päivityksissä, helpottaen monimutkaisten putkien elinkaaren hallintaa ja muutoksia.
• Putkien valvonta ja hälytykset
  Palvelin mahdollistaa AI-työkalujen tiedustella DAG-ajojen tilaa, mahdollistaen ennakoivan valvonnan ja hälytykset työnkulkujen epäonnistuessa tai onnistuessa.
• Dynaaminen DAG-muokkaus
  Mahdollistaa DAG:ien dynaamisen päivityksen tai paikkauksen reaaliaikaisiin tarpeisiin, kuten aikataulun tai parametrien muutoksiin.
• Lähdekoodin tarkastus ja vianmääritys
  AI-työkalut voivat hakea DAG:n lähdetiedostoja koodikatselmointia, vianmääritystä tai vaatimustenmukaisuuden tarkistamista varten suoraan Airflow-instanssista.

Miten otat käyttöön

Windsurf

1. Varmista, että sinulla on Node.js ja Windsurf asennettuna koneellesi.
2. Etsi Windsurf-asetustiedosto (yleensä windsurf.config.json).
3. Lisää Apache Airflow MCP Server kohtaan mcpServers:

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

4. Tallenna asetustiedosto.
5. Käynnistä Windsurf uudelleen ja varmista, että Airflow MCP Server latautuu onnistuneesti.

API-avainten suojaaminen – esimerkki:

{
  "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. Varmista, että Node.js on asennettu ja Clauden asetustiedosto on saatavilla.
2. Muokkaa asetustiedostoa sisältämään Apache Airflow MCP Server.
3. Käytä seuraavaa JSON-pätkää:

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

4. Tallenna ja käynnistä Claude uudelleen.
5. Varmista yhteys ja toiminnallisuus.

Cursor

1. Varmista Node.js:n asennus.
2. Avaa Cursorin asetustiedosto.
3. Lisää:

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

4. Tallenna ja käynnistä Cursor uudelleen.
5. Tarkista MCP Server -integraatio.

Cline

1. Asenna Node.js, jos sitä ei ole.
2. Siirry Clinen asetustiedostoon.
3. Lisää:

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

4. Tallenna ja käynnistä Cline uudelleen.
5. Varmista MCP Server -yhteys.

Huom: Suojaa Airflow API -avaimesi käyttämällä ympäristömuuttujia Windsurf-esimerkin mukaisesti.

Näin käytät MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Ota MCP-palvelimet käyttöön FlowHunt-työnkulussasi lisäämällä MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistämällä se AI-agenttiin:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi asetuspaneelin. Järjestelmän MCP-asetusten kohdassa lisää MCP-palvelimen tiedot seuraavalla JSON-muodolla:

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

Kun asetukset on tehty, AI-agentti voi käyttää MCP:tä työkaluna ja hyödyntää kaikkia sen toimintoja ja ominaisuuksia. Muista vaihtaa “apache-airflow” MCP-palvelimesi oikeaan nimeen ja korvata URL omalla palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Mielipiteemme

Apache Airflow MCP Server tarjoaa vankat työkalut työnkulkujen hallintaan ja automaatioon, mutta puuttuva dokumentaatio kehotepohjista ja MCP-resursseista on miinus. Käyttöönotto on vaivatonta, ja MIT-lisenssi sekä aktiivinen kehitys ovat plussaa. Näytteenotto- ja roots-ominaisuuksien dokumentaation puute hieman rajoittaa agenttisten LLM-työnkulkujen laajaa hyödyntämistä.

MCP-pisteet