Cosa fa il server MCP “Apache Airflow”?

Il server MCP Apache Airflow è un server Model Context Protocol (MCP) che funge da ponte tra assistenti AI e istanze Apache Airflow. Avvolgendo la REST API di Apache Airflow, consente ai client MCP e agli agenti AI di interagire con Airflow in modo standardizzato e programmabile. Tramite questo server, gli sviluppatori possono gestire i DAG (Directed Acyclic Graphs) di Airflow, monitorare i workflow, attivare esecuzioni ed eseguire varie attività di automazione dei workflow. Questa integrazione semplifica i flussi di sviluppo permettendo agli strumenti guidati dall’AI di interrogare lo stato delle pipeline dati, orchestrare job e modificare configurazioni dei workflow direttamente via MCP. Il server sfrutta la libreria client ufficiale di Apache Airflow per mantenere la compatibilità e garantire un’interazione robusta tra ecosistemi AI e infrastruttura dati alimentata da Airflow.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt esplicito è documentato nei file disponibili o nel contenuto del repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è documentata nel contenuto del repository o nel README.

Elenco degli Strumenti

• Elenca DAG
  Consente ai client di recuperare un elenco di tutti i DAG (workflow) gestiti dall’istanza Airflow.
• Ottieni dettagli DAG
  Recupera informazioni dettagliate su un DAG specifico identificato dal suo ID.
• Metti in pausa DAG
  Mette in pausa un DAG specifico, impedendo esecuzioni pianificate finché non viene ripreso.
• Riprendi DAG
  Riattiva un DAG specifico, permettendone la ripresa delle esecuzioni programmate.
• Aggiorna DAG
  Aggiorna la configurazione o le proprietà di un DAG specifico.
• Elimina DAG
  Rimuove un DAG specifico dall’istanza Airflow.
• Ottieni sorgente DAG
  Recupera il codice sorgente o il contenuto del file di un determinato DAG.
• Patcha più DAG
  Applica modifiche a più DAG in un’unica operazione.
• Riparsifica file DAG
  Attiva la riparsificazione di un file DAG in Airflow, utile dopo modifiche al codice.
• Elenca esecuzioni DAG
  Elenca tutte le esecuzioni per un DAG specifico.
• Crea esecuzione DAG
  Avvia una nuova esecuzione per un DAG specifico.
• Ottieni dettagli esecuzione DAG
  Ottieni informazioni dettagliate su una particolare esecuzione di DAG.

Casi d’uso di questo server MCP

• Orchestrazione automatizzata dei workflow
  Gli sviluppatori possono utilizzare agenti AI per programmare, avviare e monitorare i workflow Airflow in modo programmato, riducendo l’intervento manuale e aumentando l’automazione.
• Gestione DAG e controllo delle versioni
  Gli assistenti AI possono aiutare a gestire, mettere in pausa, riprendere e aggiornare i DAG, facilitando la gestione di lifecycle e modifiche di pipeline complesse.
• Monitoraggio pipeline e alerting
  Il server consente agli strumenti AI di interrogare lo stato delle esecuzioni dei DAG, abilitando un monitoraggio proattivo e alert su fallimenti o successi dei workflow.
• Modifica dinamica dei DAG
  Permette aggiornamenti dinamici o patch dei DAG in base a requisiti in tempo reale, come cambi di schedule o parametri.
• Ispezione del codice sorgente e debugging
  Gli strumenti AI possono recuperare i file sorgente dei DAG per revisione del codice, debugging o controlli di conformità direttamente dall’istanza Airflow.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di aver installato Node.js e Windsurf sulla tua macchina.
2. Individua il file di configurazione di Windsurf (solitamente windsurf.config.json).
3. Aggiungi il server MCP Apache Airflow alla sezione mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "apache-airflow": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva il file di configurazione.
5. Riavvia Windsurf e verifica che il server MCP Airflow venga caricato con successo.

Esempio di protezione delle chiavi API:

{
  "mcpServers": {
    "apache-airflow": {
      "command": "npx",
      "args": ["@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow@latest"],
      "env": {
        "AIRFLOW_API_KEY": "la-tua-chiave-airflow"
      },
      "inputs": {
        "api_url": "https://la-tua-instance-airflow/api/v1/"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Assicurati che Node.js sia installato e che il file di configurazione di Claude sia accessibile.
2. Modifica il file di configurazione per includere il server MCP Apache Airflow.
3. Usa il seguente snippet JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "apache-airflow": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Claude.
5. Conferma la connessione e la funzionalità.

Cursor

1. Verifica l’installazione di Node.js.
2. Apri il file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi:

   {
     "mcpServers": {
       "apache-airflow": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Controlla l’integrazione del server MCP.

Cline

1. Installa Node.js se non presente.
2. Naviga al file di configurazione di Cline.
3. Inserisci:

   {
     "mcpServers": {
       "apache-airflow": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cline.
5. Verifica la connessione al server MCP.

Nota: Proteggi le tue chiavi API Airflow usando variabili di ambiente come mostrato nell’esempio Windsurf sopra.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Fai clic sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

{
  "apache-airflow": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuoservermcp.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI sarà ora in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “apache-airflow” con il nome reale del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server.

Panoramica

La nostra opinione

Il server MCP Apache Airflow offre strumenti robusti per la gestione e l’automazione dei workflow, ma manca di documentazione su template di prompt e risorse MCP esplicite. La configurazione è semplice, la presenza di licenza MIT e lo sviluppo attivo sono punti di forza. Tuttavia, l’assenza di documentazione su sampling e roots ne limita leggermente l’ambito per workflow LLM agentici.

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