Apache Airflow MCP 向けAIエージェント
Model Context Protocol (MCP) サーバーを使って Apache Airflow をシームレスに接続・管理できます。この統合により Airflow のオーケストレーションを標準化し、MCP対応クライアントからDAG、タスク、リソースの自動管理が可能です。ワークフロー自動化の加速、業務効率の向上、公式Apache Airflowクライアントライブラリとの堅牢な互換性を実現します。
統合された Airflow ワークフロー管理
MCP 対応エージェントから Apache Airflow 環境を完全にコントロール。標準化された API を通じて、DAG・DAG 実行・タスク・変数・接続などを容易に管理できます。オーケストレーションを一元化し、運用を簡素化、スケールしたワークフローの迅速な展開を実現します。
- DAG ライフサイクルの完全管理.
- API で DAG とその実行の一覧作成・更新・一時停止・再開・削除を網羅的に管理できます。
- タスクと変数の操作.
- タスク管理や変数操作を自動化し、ワークフロー実行と設定を効率化します。
- 安全な接続・プール管理.
- Airflow の接続やリソースプールを安全に管理し、スケーラビリティと信頼性を向上します。
- ヘルス・監視API.
- Airflow のヘルス、統計、プラグイン、ログを監視し、課題の早期発見とコンプライアンスを実現します。
柔軟なAPIグループ・読み取り専用モード
API公開範囲をカスタマイズし、コンプライアンスやセキュリティ要件に適合します。特定の Airflow API グループのみを選択したり、読み取り専用モードで安全な監視操作のみに制限することが可能です。本番環境や機密性が高い環境に最適です。
- 読み取り専用モード.
- GET/読み取り操作のみを公開し、安全な監査・監視用途に最適。コンプライアンス重視の環境向け。
- APIグループのカスタム選択.
- DAG・変数・イベントログ等、必要な Airflow API のみを有効/制限し、チーム要件に最適化。
- 非破壊的テスト.
- ワークフロー状態を変更せずに接続テストや設定取得が可能です。
迅速なデプロイと簡単な統合
シンプルな環境変数と柔軟な実行オプションで Airflow MCP サーバーを素早くデプロイ。Claude Desktop、Smithery、手動実行など、あらゆるワークフロー自動化スタックにスムーズに統合できます。
- 即時デプロイ.
- コマンドと環境変数だけですぐにデプロイでき、開発・本番どちらもセットアップ時間を短縮。
- 多様な統合性.
- Claude Desktop、Smithery、手動実行など、あらゆる DevOps ワークフローに適合。
MCP 統合
利用可能な Apache Airflow MCP 統合ツール
以下のツールは Apache Airflow MCP 統合の一部として利用できます:
- list_dags
Apache Airflow インスタンス内の全DAGを一覧表示します。
- get_dag_details
指定したDAGの詳細情報を取得します。
- update_dag
既存DAGのプロパティや設定を更新します。
- delete_dag
指定したDAGをAirflowインスタンスから削除します。
- create_dag_run
指定したDAGの新しい実行をトリガーします。
- list_dag_runs
特定DAGの全実行履歴を一覧表示します。
- get_dag_run_details
特定のDAG実行の詳細情報を取得します。
- update_dag_run
DAG実行の状態やプロパティを更新します。
- delete_dag_run
特定のDAG実行をAirflowインスタンスから削除します。
- list_tasks
特定DAGに定義された全タスクを一覧表示します。
- get_task_details
DAG内の特定タスクの詳細を取得します。
- get_task_instance
DAG実行内の特定タスクインスタンス情報を取得します。
- list_task_instances
特定DAG実行の全タスクインスタンスを一覧表示します。
- update_task_instance
タスクインスタンスの状態や詳細を更新します。
- create_variable
新しいAirflow変数を作成します。
- list_variables
全Airflow変数を一覧表示します。
- get_variable
特定Airflow変数の値と詳細を取得します。
- update_variable
既存Airflow変数の値を更新します。
- delete_variable
指定したAirflow変数を削除します。
- create_connection
新しいAirflow接続を作成します。
- list_connections
全ての設定済みAirflow接続を一覧表示します。
- get_connection
特定Airflow接続の詳細情報を取得します。
- update_connection
既存Airflow接続の設定を更新します。
- delete_connection
指定したAirflow接続を削除します。
- test_connection
指定したAirflow接続の疎通テストを行います。
- list_pools
Airflow内の全リソースプールを一覧表示します。
- create_pool
新しいリソースプールを作成します。
- get_pool
特定Airflowプールの詳細情報を取得します。
- update_pool
既存Airflowプールの設定を更新します。
- delete_pool
指定したAirflowプールを削除します。
- list_xcoms
特定タスクインスタンスの全XComエントリを一覧表示します。
- get_xcom_entry
キーで指定したXComエントリを取得します。
- list_datasets
Airflowに登録された全データセットを一覧表示します。
- get_dataset
特定データセットの詳細情報を取得します。
- create_dataset_event
新しいデータセットイベントをAirflowで作成します。
- list_event_logs
Airflowインスタンス内の全イベントログを一覧表示します。
- get_event_log
特定Airflowイベントログの詳細情報を取得します。
- get_config
Airflowインスタンスの設定情報を取得します。
- get_health
Airflowインスタンスのヘルス状態を確認します。
- get_plugins
インストール済みAirflowプラグイン一覧を取得します。
- list_providers
Airflowインスタンスにインストールされた全プロバイダーを一覧表示します。
- list_import_errors
Airflow DAGで検出された全インポートエラーを一覧表示します。
- get_import_error_details
特定インポートエラーの詳細情報を取得します。
- get_version
Airflowインスタンスのバージョン情報を取得します。
Apache Airflow を MCP でシームレスに統合
Model Context Protocol を活用し、Airflow ワークフローを標準化・簡素化。ライブデモ予約や FlowHunt 無料体験で、mcp-server-apache-airflow による安全で効率的なオーケストレーションを体験しよう。
mcp-server-apache-airflow とは
mcp-server-apache-airflow は、Apache Airflow を MCP クライアントとシームレスに統合するための Model Context Protocol (MCP) サーバー実装です。このオープンソースプロジェクトは Apache Airflow とのやりとりを標準化APIで提供し、ユーザーがワークフロー（DAG）の管理・監視・制御をプログラム的に実現できます。Airflow の REST API をラップすることで、他システムとの統合を簡素化し、組織全体のワークフローオーケストレーションを統一プロトコルで管理可能にします。主な機能は、DAG の一覧・一時停止・再開、DAG 実行の作成/管理、ヘルス・バージョン情報の取得など。多様なインフラを横断してワークフローの自動化・標準化を目指す開発者や組織に最適です。
機能
mcp-server-apache-airflow でできること
mcp-server-apache-airflow により、標準化プロトコル経由で Apache Airflow とプログラム的に連携可能。ワークフロー管理・自動化・監視をシームレスに統合できます。他システムや DevOps パイプライン、AI エージェントとの連携にも最適で、堅牢かつ柔軟なワークフローオーケストレーションを実現します。
- 標準化APIアクセス
- 統一された MCP API で Apache Airflow と連携し、統合の複雑さを軽減。
- DAG管理
- DAG の一覧・一時停止・再開・制御で柔軟なワークフローオーケストレーション。
- DAG実行管理
- DAG実行の作成・管理・監視をプログラムで自動化。
- ヘルス・バージョン取得
- Airflowインスタンスのヘルス状態・バージョン情報を簡単に取得。
- システム統合
- Model Context Protocol で他サービス・プラットフォームと Airflow を統合し、エンドツーエンドの自動化を実現。
AIエージェントが mcp-server-apache-airflow から得られるメリット
AI エージェントは mcp-server-apache-airflow を活用し、複雑なワークフロー管理の自動化やデータパイプライン監視、プロセスのプログラム的なトリガーが可能です。標準化された MCP インターフェースを利用することで、AI システムはデータ処理のオーケストレーション効率化、ワークフロー信頼性向上、機械学習モデルと本番パイプラインのシームレスな統合を実現。これにより運用効率が向上し、AI導入サイクルも加速します。