Agente AI per Apache Airflow MCP
Collega e gestisci Apache Airflow senza interruzioni utilizzando il server Model Context Protocol (MCP). Questa integrazione standardizza l’orchestrazione di Airflow, permettendo la gestione automatizzata di DAG, task e risorse da client compatibili MCP. Accelera l’automazione dei workflow, migliora l’efficienza operativa e garantisce una compatibilità robusta con la libreria client ufficiale di Apache Airflow.
Gestione Unificata dei Workflow Airflow
Ottieni il pieno controllo sugli ambienti Apache Airflow direttamente dagli agenti abilitati MCP. Gestisci facilmente DAG, esecuzioni DAG, task, variabili, connessioni e altro tramite API standardizzate. Centralizza l’orchestrazione, semplifica le operazioni e consenti un rapido deployment dei workflow su larga scala.
- Gestione Completa del Ciclo di Vita dei DAG.
- Elenca, crea, aggiorna, metti in pausa, riattiva e cancella DAG e le loro esecuzioni con copertura API completa.
- Operazioni su Task e Variabili.
- Automatizza la gestione dei task e delle variabili per esecuzione e configurazione dei workflow semplificate.
- Connessioni e Pool Sicuri.
- Gestisci connessioni Airflow e pool di risorse in sicurezza, migliorando scalabilità e affidabilità.
- API Salute e Monitoraggio.
- Monitora stato, statistiche, plugin e log di Airflow per una risoluzione proattiva dei problemi e conformità.
Raggruppamento Flessibile delle API & Modalità Sola Lettura
Personalizza l’esposizione delle API in base alle tue esigenze di compliance e sicurezza. Seleziona specifici gruppi di API Airflow o abilita la modalità sola lettura per limitare le interazioni a operazioni sicure e non distruttive. Perfetto per ambienti di produzione e contesti sensibili.
- Modalità Sola Lettura.
- Espone solo operazioni GET/lettura per monitoraggio e auditing sicuri, ideale per ambienti sensibili alla compliance.
- Selezione Personalizzata dei Gruppi API.
- Abilita o limita l’accesso alle API di Airflow come DAG, variabili, eventlog e altro, adattandole alle esigenze del tuo team.
- Testing Non Distruttivo.
- Testa le connessioni e recupera dati di configurazione senza alterare lo stato dei workflow.
Deploy Rapido & Integrazione Semplificata
Distribuisci velocemente il tuo server MCP Airflow con semplici variabili ambiente e opzioni di esecuzione flessibili. Compatibile con Claude Desktop, Smithery ed esecuzione manuale diretta per una facile integrazione in ogni stack di automazione workflow.
- Deploy Istantaneo.
- Distribuisci con un solo comando e variabili ambiente, riducendo i tempi di setup per sviluppo e produzione.
- Integrazione Versatile.
- Utilizzabile con Claude Desktop, Smithery o esecuzione manuale per adattarsi a qualsiasi workflow DevOps.
INTEGRAZIONE MCP
Strumenti Disponibili per l’Integrazione MCP di Apache Airflow
I seguenti strumenti sono disponibili come parte dell’integrazione MCP di Apache Airflow:
- list_dags
Elenca tutti i DAG disponibili nell’istanza Apache Airflow.
- get_dag_details
Recupera informazioni dettagliate per uno specifico DAG.
- update_dag
Aggiorna le proprietà o la configurazione di un DAG esistente.
- delete_dag
Cancella un DAG specificato dall’istanza Airflow.
- create_dag_run
Attiva una nuova esecuzione per un DAG specificato.
- list_dag_runs
Elenca tutte le esecuzioni DAG per uno specifico DAG.
- get_dag_run_details
Recupera i dettagli di una specifica esecuzione DAG.
- update_dag_run
Aggiorna lo stato o le proprietà di una esecuzione DAG.
- delete_dag_run
Cancella una specifica esecuzione DAG dall’istanza Airflow.
- list_tasks
Elenca tutti i task definiti in uno specifico DAG.
- get_task_details
Recupera i dettagli di uno specifico task in un DAG.
- get_task_instance
Ottieni informazioni su una specifica istanza di task in una esecuzione DAG.
- list_task_instances
Elenca tutte le istanze di task per una specifica esecuzione DAG.
- update_task_instance
Aggiorna lo stato o i dettagli di una istanza di task.
- create_variable
Crea una nuova variabile Airflow.
- list_variables
Elenca tutte le variabili di Airflow.
- get_variable
Recupera il valore e i dettagli di una specifica variabile Airflow.
- update_variable
Aggiorna il valore di una variabile Airflow esistente.
- delete_variable
Cancella una variabile Airflow specificata.
- create_connection
Crea una nuova connessione Airflow.
- list_connections
Elenca tutte le connessioni Airflow configurate.
- get_connection
Recupera i dettagli di una specifica connessione Airflow.
- update_connection
Aggiorna la configurazione di una connessione Airflow esistente.
- delete_connection
Cancella una connessione Airflow specificata.
- test_connection
Testa la connettività per una connessione Airflow specificata.
- list_pools
Elenca tutti i pool di risorse in Airflow.
- create_pool
Crea un nuovo pool di risorse in Airflow.
- get_pool
Recupera i dettagli di uno specifico pool Airflow.
- update_pool
Aggiorna la configurazione di un pool Airflow esistente.
- delete_pool
Cancella un pool Airflow specificato.
- list_xcoms
Elenca tutte le voci XCom per una specifica istanza di task.
- get_xcom_entry
Recupera una specifica voce XCom tramite chiave.
- list_datasets
Elenca tutti i dataset registrati in Airflow.
- get_dataset
Recupera i dettagli di uno specifico dataset.
- create_dataset_event
Crea un nuovo evento dataset in Airflow.
- list_event_logs
Elenca tutti i log evento nell’istanza Airflow.
- get_event_log
Recupera i dettagli per uno specifico log evento Airflow.
- get_config
Recupera la configurazione dell’istanza Airflow.
- get_health
Verifica lo stato di salute dell’istanza Airflow.
- get_plugins
Ottieni l’elenco dei plugin installati in Airflow.
- list_providers
Elenca tutti i provider installati nell’istanza Airflow.
- list_import_errors
Elenca tutti gli errori di import trovati nei DAG di Airflow.
- get_import_error_details
Recupera informazioni dettagliate su uno specifico errore di import.
- get_version
Recupera le informazioni sulla versione dell’istanza Airflow.
Integra Apache Airflow senza soluzione di continuità con MCP
Standardizza e semplifica i tuoi workflow Airflow usando il Model Context Protocol. Prenota una demo live o prova FlowHunt gratis per sperimentare un’orchestrazione sicura e ottimizzata tramite mcp-server-apache-airflow.
Cos’è mcp-server-apache-airflow
mcp-server-apache-airflow è un’implementazione server Model Context Protocol (MCP) progettata per integrare senza soluzione di continuità Apache Airflow con client MCP. Questo progetto open-source fornisce una API standardizzata per interagire con Apache Airflow, permettendo agli utenti di gestire, monitorare e controllare i workflow (DAG) in modo programmato. Avvolgendo la REST API di Airflow, semplifica l’integrazione con altri sistemi, permettendo alle organizzazioni di gestire ambienti di orchestrazione workflow in modo unificato e guidato da protocollo. Le funzionalità principali includono elencazione, pausa e riattivazione dei DAG, creazione e gestione delle esecuzioni DAG e recupero dello stato di salute e delle informazioni di versione. Questo progetto è ideale per sviluppatori e organizzazioni che vogliono automatizzare e standardizzare i processi di workflow su infrastrutture eterogenee.
Funzionalità
Cosa possiamo fare con mcp-server-apache-airflow
Con mcp-server-apache-airflow puoi interagire programmaticamente con Apache Airflow tramite un protocollo standardizzato. Questo permette un’integrazione fluida per gestione, automazione e monitoraggio dei workflow. Il servizio è ideale per collegare Airflow ad altri sistemi, pipeline DevOps o agenti AI, offrendo un’orchestrazione workflow robusta e flessibile.
- Accesso API Standardizzato
- Interagisci con Apache Airflow utilizzando una API MCP unificata, riducendo la complessità d’integrazione.
- Gestione DAG
- Elenca, metti in pausa, riattiva e controlla i DAG per un’orchestrazione dei workflow flessibile.
- Controllo delle Esecuzioni DAG
- Crea, gestisci e monitora le esecuzioni DAG in modo programmato per una esecuzione workflow automatizzata.
- Verifiche Salute e Versione
- Recupera facilmente lo stato di salute e la versione della tua istanza Airflow.
- Integrazione di Sistema
- Integra Airflow con altri servizi e piattaforme tramite Model Context Protocol per automazione end-to-end.
Come gli agenti AI possono beneficiare di mcp-server-apache-airflow
Gli agenti AI possono sfruttare mcp-server-apache-airflow per automatizzare la gestione di workflow complessi, monitorare pipeline dati e attivare processi in modo programmato. Utilizzando l’interfaccia MCP standardizzata, i sistemi AI possono orchestrare in modo efficiente l’elaborazione dati, aumentare l’affidabilità dei workflow e consentire un’integrazione fluida tra modelli di machine learning e pipeline di produzione. Ciò migliora l’efficienza operativa e accelera i cicli di deployment per soluzioni guidate dall’AI.