Agente de IA para Apache Airflow MCP
Conecte e gerencie o Apache Airflow facilmente usando o servidor Model Context Protocol (MCP). Esta integração padroniza a orquestração do Airflow, permitindo o gerenciamento automatizado de DAGs, tarefas e recursos a partir de clientes compatíveis com MCP. Acelere a automação de workflows, aumente a eficiência operacional e garanta compatibilidade robusta com a biblioteca cliente oficial do Apache Airflow.
Gerenciamento Unificado de Workflows no Airflow
Tenha controle total sobre ambientes Apache Airflow diretamente de agentes habilitados para MCP. Gerencie DAGs, execuções de DAG, tarefas, variáveis, conexões e muito mais com APIs padronizadas. Centralize a orquestração, simplifique operações e permita a implantação rápida de workflows em escala.
- Gerenciamento Completo do Ciclo de Vida dos DAGs.
- Liste, crie, atualize, pause, despause e exclua DAGs e suas execuções com cobertura total da API.
- Operações de Tarefas e Variáveis.
- Automatize o gerenciamento de tarefas e manipulação de variáveis para execução e configuração de workflows mais ágeis.
- Conexões & Pools Seguros.
- Gerencie conexões e pools de recursos do Airflow com segurança, aumentando a escalabilidade e a confiabilidade.
- APIs de Saúde & Monitoramento.
- Monitore a saúde do Airflow, estatísticas, plugins e logs para resolução proativa de problemas e conformidade.
Agrupamento Flexível de APIs & Modos Somente Leitura
Personalize a exposição das APIs conforme suas necessidades de compliance e segurança. Selecione grupos de APIs específicos do Airflow ou ative o modo somente leitura para restringir interações a operações seguras e não destrutivas. Ideal para ambientes produtivos e sensíveis.
- Modo Somente Leitura.
- Exponha apenas operações GET/leitura para monitoramento e auditoria seguros, ideal para ambientes sensíveis à conformidade.
- Seleção Personalizada de Grupos de API.
- Habilite ou restrinja o acesso às APIs do Airflow, como DAG, variável, eventlog e outras, conforme as necessidades da sua equipe.
- Testes Não Destrutivos.
- Teste conexões e busque dados de configuração sem alterar os estados dos workflows.
Implantação Rápida & Integração Facilitada
Implemente seu servidor Airflow MCP rapidamente com variáveis de ambiente simples e opções flexíveis de execução. Compatível com Claude Desktop, Smithery e execução manual direta para integração tranquila em qualquer stack de automação de workflows.
- Implantação Instantânea.
- Implemente com um único comando e variáveis de ambiente, reduzindo o tempo de configuração para desenvolvimento e produção.
- Integração Versátil.
- Use com Claude Desktop, Smithery ou execução manual para se adaptar a qualquer workflow DevOps.
INTEGRAÇÃO MCP
Ferramentas Disponíveis para Integração MCP do Apache Airflow
As seguintes ferramentas estão disponíveis como parte da integração MCP do Apache Airflow:
- list_dags
Liste todos os DAGs disponíveis na instância do Apache Airflow.
- get_dag_details
Recupere informações detalhadas de um DAG específico.
- update_dag
Atualize as propriedades ou configurações de um DAG existente.
- delete_dag
Exclua um DAG especificado da instância do Airflow.
- create_dag_run
Dispare uma nova execução para um DAG especificado.
- list_dag_runs
Liste todas as execuções de DAG para um DAG específico.
- get_dag_run_details
Busque detalhes de uma execução específica de DAG.
- update_dag_run
Atualize o estado ou propriedades de uma execução de DAG.
- delete_dag_run
Exclua uma execução específica de DAG da instância do Airflow.
- list_tasks
Liste todas as tarefas definidas em um DAG específico.
- get_task_details
Recupere detalhes de uma tarefa específica em um DAG.
- get_task_instance
Obtenha informações sobre uma instância específica de tarefa em uma execução de DAG.
- list_task_instances
Liste todas as instâncias de tarefa para uma execução de DAG específica.
- update_task_instance
Atualize o estado ou detalhes de uma instância de tarefa.
- create_variable
Crie uma nova variável do Airflow.
- list_variables
Liste todas as variáveis do Airflow.
- get_variable
Recupere o valor e detalhes de uma variável específica do Airflow.
- update_variable
Atualize o valor de uma variável existente do Airflow.
- delete_variable
Exclua uma variável especificada do Airflow.
- create_connection
Crie uma nova conexão do Airflow.
- list_connections
Liste todas as conexões configuradas do Airflow.
- get_connection
Recupere detalhes de uma conexão específica do Airflow.
- update_connection
Atualize a configuração de uma conexão existente do Airflow.
- delete_connection
Exclua uma conexão especificada do Airflow.
- test_connection
Teste a conectividade para uma conexão do Airflow especificada.
- list_pools
Liste todos os pools de recursos no Airflow.
- create_pool
Crie um novo pool de recursos no Airflow.
- get_pool
Recupere detalhes de um pool específico do Airflow.
- update_pool
Atualize a configuração de um pool existente do Airflow.
- delete_pool
Exclua um pool especificado do Airflow.
- list_xcoms
Liste todas as entradas XCom para uma instância de tarefa específica.
- get_xcom_entry
Recupere uma entrada XCom específica por chave.
- list_datasets
Liste todos os conjuntos de dados registrados no Airflow.
- get_dataset
Recupere detalhes de um conjunto de dados específico.
- create_dataset_event
Crie um novo evento de conjunto de dados no Airflow.
- list_event_logs
Liste todos os logs de eventos na instância do Airflow.
- get_event_log
Recupere detalhes de um log de evento específico do Airflow.
- get_config
Recupere a configuração da instância do Airflow.
- get_health
Verifique o status de saúde da instância do Airflow.
- get_plugins
Obtenha a lista de plugins instalados do Airflow.
- list_providers
Liste todos os provedores instalados na instância do Airflow.
- list_import_errors
Liste todos os erros de importação encontrados nos DAGs do Airflow.
- get_import_error_details
Recupere informações detalhadas sobre um erro de importação específico.
- get_version
Recupere as informações de versão da instância do Airflow.
Integre o Apache Airflow Facilmente com MCP
Padronize e simplifique seus workflows Airflow usando o Model Context Protocol. Agende uma demonstração ao vivo ou experimente o FlowHunt gratuitamente para vivenciar orquestração segura e simplificada via mcp-server-apache-airflow.
O que é o mcp-server-apache-airflow
O mcp-server-apache-airflow é uma implementação de servidor Model Context Protocol (MCP) projetada para integrar Apache Airflow com clientes MCP de forma transparente. Este projeto open source oferece uma API padronizada para interagir com o Apache Airflow, permitindo que usuários gerenciem, monitorem e controlem workflows (DAGs) programaticamente. Ao encapsular a API REST do Airflow, simplifica a integração com outros sistemas, possibilitando que organizações gerenciem seus ambientes de orquestração de workflows de forma unificada e orientada a protocolos. Os principais recursos incluem listagem, pausa e retomada de DAGs, criação e gerenciamento de execuções de DAG e recuperação de status de saúde e informações de versão. Este projeto é ideal para desenvolvedores e organizações que desejam automatizar e padronizar processos de workflow em infraestruturas diversas.
Capacidades
O que podemos fazer com o mcp-server-apache-airflow
Com o mcp-server-apache-airflow, você pode interagir programaticamente com o Apache Airflow por meio de um protocolo padronizado. Isso permite integração transparente para gerenciamento de workflows, automação e monitoramento. O serviço é ideal para conectar o Airflow a outros sistemas, pipelines DevOps ou agentes de IA, oferecendo orquestração robusta e flexível de workflows.
- Acesso à API Padronizada
- Interaja com o Apache Airflow usando uma API MCP unificada, reduzindo a complexidade de integração.
- Gerenciamento de DAG
- Liste, pause, retome e controle DAGs (Grafos Acíclicos Dirigidos) para orquestração flexível de workflows.
- Controle de Execução de DAG
- Crie, gerencie e monitore execuções de DAGs programaticamente para automação de workflows.
- Verificação de Saúde e Versão
- Recupere facilmente o status de saúde e a versão da sua instância Airflow.
- Integração de Sistemas
- Integre o Airflow com outros serviços e plataformas usando o Model Context Protocol para automação de ponta a ponta.
Como agentes de IA podem se beneficiar do mcp-server-apache-airflow
Agentes de IA podem aproveitar o mcp-server-apache-airflow para automatizar tarefas complexas de gerenciamento de workflows, monitorar pipelines de dados e acionar processos programaticamente. Utilizando a interface MCP padronizada, sistemas de IA podem orquestrar processamento de dados com eficiência, aumentar a confiabilidade dos workflows e permitir integração perfeita entre modelos de machine learning e pipelines de produção. Isso potencializa a eficiência operacional e acelera ciclos de implantação para soluções orientadas por IA.