Tekoälyagentti Apache Airflow MCP:lle
Yhdistä ja hallitse Apache Airflow’ta saumattomasti Model Context Protocol (MCP) -palvelimen avulla. Tämä integraatio yhdenmukaistaa Airflow-orkestroinnin mahdollistaen automatisoidun DAG-, tehtävä- ja resurssihallinnan MCP-yhteensopivilta asiakkailta. Nopeuta työnkulkujen automaatiota, tehosta operatiivista tehokkuutta ja varmista vahva yhteensopivuus virallisen Apache Airflow -asiakasohjelmakirjaston kanssa.
Yhtenäinen Airflow-työnkulkujen hallinta
Saat täyden hallinnan Apache Airflow -ympäristöihin suoraan MCP-yhteensopivilta agenteilta. Hallitse vaivattomasti DAG:eja, DAG-suorituksia, tehtäviä, muuttujia, yhteyksiä ja paljon muuta standardoitujen API-rajapintojen kautta. Keskitetty orkestrointi, yksinkertaistetut toiminnot ja nopea työnkulkujen käyttöönotto suuressa mittakaavassa.
- Kattava DAG:n elinkaaren hallinta.
- Listaa, luo, päivitä, keskeytä, jatka ja poista DAG:t ja niiden suoritukset täydellä API-kattavuudella.
- Tehtävien ja muuttujien käsittely.
- Automatisoi tehtävien hallinta ja muuttujien käsittely sujuvaa työnkulun suorittamista ja konfigurointia varten.
- Turvalliset yhteydet & resurssipoolit.
- Hallitse Airflow-yhteyksiä ja resurssipoolia turvallisesti, mikä parantaa skaalautuvuutta ja luotettavuutta.
- Terveys- & valvonta-API:t.
- Seuraa Airflown tilaa, tilastoja, lisäosia ja lokitietoja ennakoivaa ongelmanratkaisua ja vaatimustenmukaisuutta varten.
Joustavat API-ryhmitykset & vain luku -tilat
Mukauta API-näkyvyyttä vastaamaan noudatettavia turvallisuusvaatimuksia. Valitse tietyt Airflow API -ryhmät tai ota käyttöön vain luku -tila, jolloin vuorovaikutus rajoittuu turvallisiin, ei-tuhoaviin toimintoihin. Täydellinen sekä tuotanto- että arkaluonteisiin ympäristöihin.
- Vain luku -tila.
- Näytä vain GET/lukuoperaatiot turvallista valvontaa ja auditointia varten – ihanteellinen vaatimustenmukaisuusherkkiin ympäristöihin.
- Mukautettu API-ryhmien valinta.
- Ota käyttöön tai rajoita pääsyä Airflow API:eihin kuten DAG, muuttuja, tapahtumaloki ja muihin tiiminne tarpeiden mukaan.
- Ei-tuhoavat testaukset.
- Testaa yhteyksiä ja nouda konfiguraatiotietoja muuttamatta työnkulun tiloja.
Nopea käyttöönotto & helppo integraatio
Ota Airflow MCP -palvelin käyttöön nopeasti yksinkertaisilla ympäristömuuttujilla ja joustavilla käynnistysvaihtoehdoilla. Yhteensopiva Claude Desktopin, Smitheryn ja suoran manuaalisen ajon kanssa – sopii saumattomasti mihin tahansa työnkulkuautomaation kokonaisuuteen.
- Välitön käyttöönotto.
- Ota käyttöön yhdellä komennolla ja ympäristömuuttujilla – vähennä kehitys- ja tuotantoympäristöjen asennusaikaa.
- Monipuolinen integraatio.
- Käytä Claude Desktopin, Smitheryn tai manuaalisen ajon kanssa – sopii mihin tahansa DevOps-työnkulkuun.
MCP-INTEGRAATIO
Käytettävissä olevat Apache Airflow MCP -integraatiotyökalut
Seuraavat työkalut ovat saatavilla osana Apache Airflow MCP -integraatiota:
- list_dags
Listaa kaikki käytettävissä olevat DAG:t Apache Airflow -instanssissa.
- get_dag_details
Nouda tarkat tiedot tietystä DAG:sta.
- update_dag
Päivitä olemassa olevan DAG:n ominaisuuksia tai asetuksia.
- delete_dag
Poista tietty DAG Airflow-instanssista.
- create_dag_run
Käynnistä uusi suoritus tietylle DAG:lle.
- list_dag_runs
Listaa kaikki DAG-suoritukset tietylle DAG:lle.
- get_dag_run_details
Nouda yksityiskohdat tietystä DAG-suorituksesta.
- update_dag_run
Päivitä DAG-suorituksen tila tai ominaisuudet.
- delete_dag_run
Poista tietty DAG-suoritus Airflow-instanssista.
- list_tasks
Listaa kaikki tiettyyn DAG:iin määritellyt tehtävät.
- get_task_details
Nouda tietyn DAG-tehtävän tiedot.
- get_task_instance
Hae tietoja tietystä tehtäväinstanssista DAG-suorituksessa.
- list_task_instances
Listaa kaikki tehtäväinstanssit tietylle DAG-suoritukselle.
- update_task_instance
Päivitä tehtäväinstanssin tila tai tiedot.
- create_variable
Luo uusi Airflow-muuttuja.
- list_variables
Listaa kaikki Airflow-muuttujat.
- get_variable
Nouda tietyn Airflow-muuttujan arvo ja tiedot.
- update_variable
Päivitä olemassa olevan Airflow-muuttujan arvo.
- delete_variable
Poista tietty Airflow-muuttuja.
- create_connection
Luo uusi Airflow-yhteys.
- list_connections
Listaa kaikki määritetyt Airflow-yhteydet.
- get_connection
Nouda tietyn Airflow-yhteyden tiedot.
- update_connection
Päivitä olemassa olevan Airflow-yhteyden asetuksia.
- delete_connection
Poista tietty Airflow-yhteys.
- test_connection
Testaa tietyn Airflow-yhteyden toimivuus.
- list_pools
Listaa kaikki resurssipoolit Airflow'ssa.
- create_pool
Luo uusi resurssipooli Airflow'hun.
- get_pool
Nouda tietyn Airflow-poolin tiedot.
- update_pool
Päivitä olemassa olevan Airflow-poolin asetuksia.
- delete_pool
Poista tietty Airflow-pooli.
- list_xcoms
Listaa kaikki XCom-merkinnät tietylle tehtäväinstanssille.
- get_xcom_entry
Nouda tietty XCom-merkintä avaimen perusteella.
- list_datasets
Listaa kaikki Airflow'hun rekisteröidyt datasetit.
- get_dataset
Nouda tietyn datasetin tiedot.
- create_dataset_event
Luo uusi dataset-tapahtuma Airflow'hun.
- list_event_logs
Listaa kaikki tapahtumalokit Airflow-instanssissa.
- get_event_log
Nouda tietyn Airflow-tapahtumalokin tiedot.
- get_config
Nouda Airflow-instanssin konfiguraatiotiedot.
- get_health
Tarkista Airflow-instanssin terveystila.
- get_plugins
Hae asennettujen Airflow-lisäosien lista.
- list_providers
Listaa kaikki Airflow-instanssiin asennetut providerit.
- list_import_errors
Listaa kaikki Airflow DAG:eista löytyvät tuontivirheet.
- get_import_error_details
Nouda tarkat tiedot tietystä tuontivirheestä.
- get_version
Nouda Airflow-instanssin versi tiedot.
Integroi Apache Airflow saumattomasti MCP:n kanssa
Vakioi ja yksinkertaista Airflow-työnkulkujasi käyttämällä Model Context Protocolia. Varaa live-demo tai kokeile FlowHuntia ilmaiseksi ja koe virtaviivainen, turvallinen orkestrointi mcp-server-apache-airflow'n avulla.
Mikä on mcp-server-apache-airflow
mcp-server-apache-airflow on Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka on suunniteltu integroimaan Apache Airflow saumattomasti MCP-asiakkaiden kanssa. Tämä avoimen lähdekoodin projekti tarjoaa standardoidun API-rajapinnan Apache Airflow'n hallintaan, valvontaan ja työnkulkujen (DAG:t) ohjaukseen ohjelmallisesti. Se kietoo Airflow'n REST API:n helpottaen integraatiota muihin järjestelmiin, jolloin organisaatiot voivat hallita työnkulkuorkestrointiympäristöjään yhtenäisesti ja protokollapohjaisesti. Keskeisiä ominaisuuksia ovat DAG:ien listaaminen, keskeyttäminen ja jatkaminen, DAG-suoritusten luominen ja hallinta sekä terveystilan ja version tietojen haku. Tämä projekti on ihanteellinen kehittäjille ja organisaatioille, jotka haluavat automatisoida ja vakioida työnkulkujen prosessit erilaisissa infrastruktuureissa.
Ominaisuudet
Mihin mcp-server-apache-airflow pystyy
mcp-server-apache-airflow'n avulla voit vuorovaikuttaa Apache Airflow'n kanssa ohjelmallisesti standardoidulla protokollalla. Tämä mahdollistaa saumatoman integraation työnkulkujen hallintaan, automaatioon ja valvontaan. Palvelu sopii erinomaisesti Airflown yhdistämiseen muihin järjestelmiin, DevOps-putkistoihin tai tekoälyagenteille tarjoten vahvan ja joustavan työnkulkuorkestroinnin.
- Standardoitu API-yhteys
- Käytä Apache Airflow'ta yhtenäisen MCP-rajapinnan kautta ja vähennä integraation monimutkaisuutta.
- DAG-hallinta
- Listaa, keskeytä, jatka ja ohjaa Directed Acyclic Grapheja (DAG) joustavaan työnkulkuorkestrointiin.
- DAG-suoritusten hallinta
- Luo, hallitse ja seuraa DAG-suorituksia ohjelmallisesti automatisoitua työnkulun suorittamista varten.
- Terveys- ja versiotarkistukset
- Nouda helposti Airflow-instanssisi terveystila ja versiotiedot.
- Järjestelmäintegraatio
- Integroi Airflow muihin palveluihin ja alustoihin Model Context Protocolilla päästä päähän -automaatioon.
Miten tekoälyagentit hyötyvät mcp-server-apache-airflow'sta
Tekoälyagentit voivat hyödyntää mcp-server-apache-airflow'ta automatisoidakseen monimutkaisia työnkulkujen hallintatehtäviä, valvoakseen dataputkia ja käynnistääkseen prosesseja ohjelmallisesti. Standardoidun MCP-rajapinnan avulla tekoälyjärjestelmät voivat orkestroida datankäsittelyä tehokkaasti, parantaa työnkulkujen luotettavuutta ja mahdollistaa saumattoman integraation koneoppimismallien ja tuotantoputkien välillä. Tämä parantaa operatiivista tehokkuutta ja nopeuttaa tekoälyratkaisujen käyttöönottoa.