KI-Agent für Apache Airflow MCP
Verbinden und verwalten Sie Apache Airflow nahtlos mithilfe des Model Context Protocol (MCP) Servers. Diese Integration standardisiert die Airflow-Orchestrierung und ermöglicht automatisiertes Management von DAGs, Aufgaben und Ressourcen aus MCP-kompatiblen Clients. Beschleunigen Sie Ihre Workflow-Automatisierung, steigern Sie die betriebliche Effizienz und gewährleisten Sie eine robuste Kompatibilität mit der offiziellen Apache Airflow Client-Bibliothek.
Zentrales Airflow-Workflow-Management
Erhalten Sie die volle Kontrolle über Apache Airflow-Umgebungen direkt von MCP-fähigen Agenten aus. Verwalten Sie DAGs, DAG-Läufe, Aufgaben, Variablen, Verbindungen und mehr mühelos über standardisierte APIs. Zentralisieren Sie die Orchestrierung, vereinfachen Sie die Abläufe und ermöglichen Sie eine schnelle Workflow-Bereitstellung im großen Maßstab.
- Vollständiges DAG-Lifecycle-Management.
- Listen, erstellen, aktualisieren, pausieren, fortsetzen und löschen Sie DAGs und deren Läufe mit vollständiger API-Abdeckung.
- Aufgaben- und Variablen-Operationen.
- Automatisieren Sie das Aufgabenmanagement und die Variablenverwaltung für eine reibungslose Workflow-Ausführung und Konfiguration.
- Sichere Verbindungen & Pools.
- Verwalten Sie Airflow-Verbindungen und Ressourcenpools sicher – für mehr Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.
- Health- & Monitoring-APIs.
- Überwachen Sie Airflow-Status, Statistiken, Plugins und Logs für proaktive Fehlerbehebung und Compliance.
Flexible API-Gruppierung & Read-Only-Modi
Passen Sie die API-Exposition an Ihre Compliance- und Sicherheitsanforderungen an. Wählen Sie gezielt Airflow-API-Gruppen aus oder aktivieren Sie den Read-Only-Modus, um die Interaktionen auf sichere, nicht-destruktive Operationen zu beschränken. Perfekt für Produktions- und sensible Umgebungen.
- Read-Only-Modus.
- Stellen Sie ausschließlich GET-/Leseoperationen für sicheres Monitoring und Auditing bereit – ideal für compliance-sensible Umgebungen.
- Individuelle API-Gruppenauswahl.
- Aktivieren oder beschränken Sie den Zugriff auf Airflow-APIs wie DAG, Variable, Eventlog und mehr – maßgeschneidert auf die Anforderungen Ihres Teams.
- Nicht-destruktives Testen.
- Testen Sie Verbindungen und rufen Sie Konfigurationsdaten ab, ohne Workflow-Zustände zu verändern.
Schnelle Bereitstellung & einfache Integration
Setzen Sie Ihren Airflow-MCP-Server rasch mit einfachen Umgebungsvariablen und flexiblen Ausführungsoptionen auf. Kompatibel mit Claude Desktop, Smithery und direkter manueller Ausführung – für nahtlose Integration in jeden Workflow-Automatisierungs-Stack.
- Sofortige Bereitstellung.
- Bereitstellung mit nur einem Befehl und Umgebungsvariablen – reduziert die Einrichtungszeit für Entwicklung und Produktion.
- Vielseitige Integration.
- Verwenden Sie Claude Desktop, Smithery oder die manuelle Ausführung – passend für jeden DevOps-Workflow.
MCP-INTEGRATION
Verfügbare Apache Airflow MCP-Integrationstools
Die folgenden Tools sind Teil der Apache Airflow MCP-Integration:
- list_dags
Alle verfügbaren DAGs in der Apache Airflow-Instanz auflisten.
- get_dag_details
Detaillierte Informationen zu einem bestimmten DAG abrufen.
- update_dag
Eigenschaften oder Konfiguration eines bestehenden DAGs aktualisieren.
- delete_dag
Einen bestimmten DAG aus der Airflow-Instanz löschen.
- create_dag_run
Einen neuen Lauf für einen angegebenen DAG auslösen.
- list_dag_runs
Alle DAG-Läufe für einen bestimmten DAG auflisten.
- get_dag_run_details
Details zu einem bestimmten DAG-Lauf abrufen.
- update_dag_run
Status oder Eigenschaften eines DAG-Laufs aktualisieren.
- delete_dag_run
Einen bestimmten DAG-Lauf aus der Airflow-Instanz löschen.
- list_tasks
Alle Aufgaben, die in einem bestimmten DAG definiert sind, auflisten.
- get_task_details
Details zu einer bestimmten Aufgabe in einem DAG abrufen.
- get_task_instance
Informationen über eine bestimmte Aufgabeninstanz in einem DAG-Lauf erhalten.
- list_task_instances
Alle Aufgabeninstanzen für einen bestimmten DAG-Lauf auflisten.
- update_task_instance
Status oder Details einer Aufgabeninstanz aktualisieren.
- create_variable
Eine neue Airflow-Variable erstellen.
- list_variables
Alle Airflow-Variablen auflisten.
- get_variable
Wert und Details einer bestimmten Airflow-Variable abrufen.
- update_variable
Wert einer bestehenden Airflow-Variable aktualisieren.
- delete_variable
Eine bestimmte Airflow-Variable löschen.
- create_connection
Eine neue Airflow-Verbindung erstellen.
- list_connections
Alle konfigurierten Airflow-Verbindungen auflisten.
- get_connection
Details zu einer bestimmten Airflow-Verbindung abrufen.
- update_connection
Konfiguration einer bestehenden Airflow-Verbindung aktualisieren.
- delete_connection
Eine bestimmte Airflow-Verbindung löschen.
- test_connection
Konnektivität für eine bestimmte Airflow-Verbindung testen.
- list_pools
Alle Ressourcenpools in Airflow auflisten.
- create_pool
Einen neuen Ressourcenpool in Airflow erstellen.
- get_pool
Details zu einem bestimmten Airflow-Pool abrufen.
- update_pool
Konfiguration eines bestehenden Airflow-Pools aktualisieren.
- delete_pool
Einen bestimmten Airflow-Pool löschen.
- list_xcoms
Alle XCom-Einträge für eine bestimmte Aufgabeninstanz auflisten.
- get_xcom_entry
Einen bestimmten XCom-Eintrag per Schlüssel abrufen.
- list_datasets
Alle in Airflow registrierten Datasets auflisten.
- get_dataset
Details zu einem bestimmten Dataset abrufen.
- create_dataset_event
Ein neues Dataset-Event in Airflow erstellen.
- list_event_logs
Alle Event-Logs der Airflow-Instanz auflisten.
- get_event_log
Details zu einem bestimmten Airflow-Event-Log abrufen.
- get_config
Die Konfiguration der Airflow-Instanz abrufen.
- get_health
Den Gesundheitsstatus der Airflow-Instanz abfragen.
- get_plugins
Die Liste der installierten Airflow-Plugins abrufen.
- list_providers
Alle in der Airflow-Instanz installierten Provider auflisten.
- list_import_errors
Alle Importfehler, die in Airflow-DAGs gefunden wurden, auflisten.
- get_import_error_details
Detaillierte Informationen zu einem bestimmten Importfehler abrufen.
- get_version
Versionsinformationen der Airflow-Instanz abrufen.
Apache Airflow nahtlos mit MCP integrieren
Standardisieren und vereinfachen Sie Ihre Airflow-Workflows mit dem Model Context Protocol. Buchen Sie eine Live-Demo oder testen Sie FlowHunt kostenlos, um die optimierte, sichere Orchestrierung mit mcp-server-apache-airflow zu erleben.
Was ist mcp-server-apache-airflow
mcp-server-apache-airflow ist eine Model Context Protocol (MCP) Server-Implementierung, die eine nahtlose Integration von Apache Airflow mit MCP-Clients ermöglicht. Dieses Open-Source-Projekt stellt eine standardisierte API für die Interaktion mit Apache Airflow bereit und erlaubt es Nutzern, Workflows (DAGs) programmatisch zu verwalten, zu überwachen und zu steuern. Durch das Wrappen der Airflow-REST-API wird die Integration mit anderen Systemen vereinfacht, sodass Organisationen ihre Workflow-Orchestrierungsumgebungen einheitlich und protokollbasiert managen können. Zu den wichtigsten Funktionen zählen das Auflisten, Pausieren und Fortsetzen von DAGs, das Erstellen und Verwalten von DAG-Läufen sowie das Abrufen von Gesundheitsstatus und Versionsinformationen. Das Projekt eignet sich ideal für Entwickler und Unternehmen, die Workflow-Prozesse über verschiedene Infrastrukturen hinweg automatisieren und standardisieren möchten.
Funktionen
Was wir mit mcp-server-apache-airflow tun können
Mit mcp-server-apache-airflow können Sie programmgesteuert über ein standardisiertes Protokoll mit Apache Airflow interagieren. Dies ermöglicht eine reibungslose Integration für Workflow-Management, Automatisierung und Monitoring. Der Service eignet sich optimal, um Airflow mit anderen Systemen, DevOps-Pipelines oder KI-Agenten zu verbinden und bietet eine robuste sowie flexible Workflow-Orchestrierung.
- Standardisierter API-Zugriff
- Interagieren Sie über eine einheitliche MCP-API mit Apache Airflow und reduzieren Sie Integrationsaufwand.
- DAG-Management
- Listen, pausieren, fortsetzen und steuern Sie gerichtete azyklische Graphen (DAGs) für flexible Workflow-Orchestrierung.
- DAG-Lauf-Steuerung
- Erstellen, verwalten und überwachen Sie DAG-Läufe programmatisch für automatisierte Workflow-Ausführung.
- Gesundheits- und Versionsprüfungen
- Rufen Sie einfach Gesundheitsstatus und Version Ihrer Airflow-Instanz ab.
- Systemintegration
- Integrieren Sie Airflow mit anderen Services und Plattformen über das Model Context Protocol für End-to-End-Automatisierung.
Wie KI-Agenten von mcp-server-apache-airflow profitieren
KI-Agenten können mcp-server-apache-airflow nutzen, um komplexe Aufgaben im Workflow-Management zu automatisieren, Datenpipelines zu überwachen und Prozesse programmatisch auszulösen. Durch die Nutzung der standardisierten MCP-Schnittstelle können KI-Systeme Datenverarbeitung effizient orchestrieren, die Zuverlässigkeit von Workflows steigern und eine nahtlose Integration zwischen Machine-Learning-Modellen und Produktionspipelines ermöglichen. Das erhöht die betriebliche Effizienz und beschleunigt die Bereitstellungszyklen KI-getriebener Lösungen.