Agent IA pour Apache Airflow MCP
Connectez et gérez facilement Apache Airflow grâce au serveur Model Context Protocol (MCP). Cette intégration standardise l’orchestration Airflow, permettant la gestion automatisée des DAG, des tâches et des ressources depuis des clients compatibles MCP. Accélérez l’automatisation des workflows, améliorez l’efficacité opérationnelle et assurez une compatibilité robuste avec la bibliothèque cliente officielle Apache Airflow.
Gestion unifiée des workflows Airflow
Prenez le contrôle total de vos environnements Apache Airflow directement depuis des agents compatibles MCP. Gérez facilement DAGs, exécutions de DAG, tâches, variables, connexions et bien plus via des API standardisées. Centralisez l'orchestration, simplifiez l'exploitation et déployez rapidement des workflows à grande échelle.
- Gestion complète du cycle de vie des DAG.
- Listez, créez, mettez à jour, suspendez, réactivez et supprimez des DAGs et leurs exécutions avec une couverture API totale.
- Opérations sur les tâches et variables.
- Automatisez la gestion des tâches et le traitement des variables pour une exécution et une configuration de workflows fluides.
- Connexions & pools sécurisés.
- Gérez les connexions Airflow et les pools de ressources en toute sécurité, pour plus de scalabilité et de fiabilité.
- APIs de santé & monitoring.
- Surveillez la santé d'Airflow, les statistiques, plugins et logs pour une résolution proactive et la conformité.
Groupement d'API flexible & modes lecture seule
Personnalisez l'exposition des API selon vos exigences de conformité et de sécurité. Sélectionnez des groupes d'API Airflow spécifiques ou activez le mode lecture seule pour restreindre les interactions à des opérations sûres et non destructrices. Parfait pour la production comme pour les environnements sensibles.
- Mode lecture seule.
- N'exposez que les opérations GET/lecture pour un monitoring et un audit sûrs, idéal pour les environnements sensibles à la conformité.
- Sélection personnalisée des groupes d'API.
- Activez ou restreignez l'accès aux APIs Airflow telles que DAG, variable, eventlog et bien d'autres, selon les besoins de votre équipe.
- Tests non destructifs.
- Testez les connexions et récupérez les données de configuration sans modifier l'état des workflows.
Déploiement rapide & intégration facile
Déployez votre serveur Airflow MCP rapidement grâce à de simples variables d'environnement et des options d'exécution flexibles. Compatible avec Claude Desktop, Smithery et l'exécution manuelle directe pour une intégration fluide dans n'importe quelle stack d'automatisation de workflows.
- Déploiement instantané.
- Déployez avec une seule commande et des variables d'environnement, réduisant le temps de configuration pour le développement et la production.
- Intégration polyvalente.
- Utilisez avec Claude Desktop, Smithery ou une exécution manuelle pour s'adapter à tout workflow DevOps.
INTÉGRATION MCP
Outils disponibles d'intégration Apache Airflow MCP
Les outils suivants sont disponibles dans le cadre de l'intégration Apache Airflow MCP :
- list_dags
Lister tous les DAGs disponibles dans l'instance Apache Airflow.
- get_dag_details
Récupérer des informations détaillées pour un DAG spécifique.
- update_dag
Mettre à jour les propriétés ou la configuration d'un DAG existant.
- delete_dag
Supprimer un DAG spécifié de l'instance Airflow.
- create_dag_run
Déclencher une nouvelle exécution pour un DAG spécifié.
- list_dag_runs
Lister toutes les exécutions de DAG pour un DAG spécifique.
- get_dag_run_details
Obtenir les détails d'une exécution de DAG spécifique.
- update_dag_run
Mettre à jour l'état ou les propriétés d'une exécution de DAG.
- delete_dag_run
Supprimer une exécution de DAG spécifique de l'instance Airflow.
- list_tasks
Lister toutes les tâches définies dans un DAG spécifique.
- get_task_details
Récupérer les détails d'une tâche spécifique dans un DAG.
- get_task_instance
Obtenir des informations sur une instance de tâche spécifique dans une exécution de DAG.
- list_task_instances
Lister toutes les instances de tâches pour une exécution de DAG spécifique.
- update_task_instance
Mettre à jour l'état ou les détails d'une instance de tâche.
- create_variable
Créer une nouvelle variable Airflow.
- list_variables
Lister toutes les variables Airflow.
- get_variable
Récupérer la valeur et les détails d'une variable Airflow spécifique.
- update_variable
Mettre à jour la valeur d'une variable Airflow existante.
- delete_variable
Supprimer une variable Airflow spécifiée.
- create_connection
Créer une nouvelle connexion Airflow.
- list_connections
Lister toutes les connexions Airflow configurées.
- get_connection
Récupérer les détails d'une connexion Airflow spécifique.
- update_connection
Mettre à jour la configuration d'une connexion Airflow existante.
- delete_connection
Supprimer une connexion Airflow spécifiée.
- test_connection
Tester la connectivité pour une connexion Airflow spécifiée.
- list_pools
Lister tous les pools de ressources dans Airflow.
- create_pool
Créer un nouveau pool de ressources dans Airflow.
- get_pool
Récupérer les détails d'un pool Airflow spécifique.
- update_pool
Mettre à jour la configuration d'un pool Airflow existant.
- delete_pool
Supprimer un pool Airflow spécifié.
- list_xcoms
Lister toutes les entrées XCom pour une instance de tâche spécifique.
- get_xcom_entry
Récupérer une entrée XCom spécifique par clé.
- list_datasets
Lister tous les datasets enregistrés dans Airflow.
- get_dataset
Récupérer les détails d'un dataset spécifique.
- create_dataset_event
Créer un nouvel événement de dataset dans Airflow.
- list_event_logs
Lister tous les logs d'événements dans l'instance Airflow.
- get_event_log
Récupérer les détails d'un log d'événement Airflow spécifique.
- get_config
Récupérer la configuration de l'instance Airflow.
- get_health
Vérifier l'état de santé de l'instance Airflow.
- get_plugins
Obtenir la liste des plugins installés sur Airflow.
- list_providers
Lister tous les providers installés dans l'instance Airflow.
- list_import_errors
Lister toutes les erreurs d'import trouvées dans les DAGs Airflow.
- get_import_error_details
Récupérer des informations détaillées sur une erreur d'import spécifique.
- get_version
Récupérer les informations de version de l'instance Airflow.
Intégrez Apache Airflow facilement avec MCP
Standardisez et simplifiez vos workflows Airflow grâce au Model Context Protocol. Réservez une démo en direct ou essayez FlowHunt gratuitement pour découvrir une orchestration fluide et sécurisée via mcp-server-apache-airflow.
Qu'est-ce que mcp-server-apache-airflow
mcp-server-apache-airflow est une implémentation du serveur Model Context Protocol (MCP) conçue pour intégrer de façon transparente Apache Airflow avec des clients MCP. Ce projet open source fournit une API standardisée pour interagir avec Apache Airflow, permettant aux utilisateurs de gérer, surveiller et contrôler les workflows (DAGs) de manière programmatique. En encapsulant l'API REST d'Airflow, il simplifie l'intégration avec d'autres systèmes, permettant aux organisations de gérer leurs environnements d'orchestration de workflows de façon unifiée et pilotée par protocole. Les fonctionnalités clés incluent la liste, la mise en pause et la réactivation des DAGs, la création et la gestion d'exécutions de DAG, et la récupération du statut de santé et des informations de version. Ce projet est idéal pour les développeurs et organisations souhaitant automatiser et standardiser les processus de workflow sur des infrastructures diverses.
Capacités
Ce que nous pouvons faire avec mcp-server-apache-airflow
Avec mcp-server-apache-airflow, vous pouvez interagir de façon programmatique avec Apache Airflow via un protocole standardisé. Cela permet une intégration fluide pour la gestion, l'automatisation et la surveillance des workflows. Le service est idéal pour connecter Airflow à d'autres systèmes, pipelines DevOps ou agents IA, offrant une orchestration de workflows robuste et flexible.
- Accès API standardisé
- Interagissez avec Apache Airflow via une API MCP unifiée, simplifiant l'intégration.
- Gestion des DAG
- Listez, suspendez, réactivez et contrôlez les DAGs pour une orchestration de workflows flexible.
- Contrôle des exécutions de DAG
- Créez, gérez et surveillez des exécutions de DAG de façon programmatique pour une exécution automatisée des workflows.
- Contrôles de santé et de version
- Récupérez aisément le statut de santé et la version de votre instance Airflow.
- Intégration système
- Intégrez Airflow à d'autres services et plateformes via le Model Context Protocol pour une automatisation de bout en bout.
Comment les agents IA peuvent profiter de mcp-server-apache-airflow
Les agents IA peuvent exploiter mcp-server-apache-airflow pour automatiser des tâches complexes de gestion de workflows, surveiller des pipelines de données et déclencher des processus de façon programmatique. En utilisant l'interface MCP standardisée, les systèmes IA peuvent orchestrer efficacement le traitement des données, renforcer la fiabilité des workflows et permettre une intégration fluide entre modèles de machine learning et pipelines de production. Cela améliore l'efficacité opérationnelle et accélère les cycles de déploiement des solutions pilotées par l'IA.