Apache Airflow MCP 서버 통합

“Apache Airflow” MCP 서버란 무엇인가요?

Apache Airflow MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Apache Airflow 인스턴스 간의 브리지를 제공하는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. Apache Airflow의 REST API를 래핑하여 MCP 클라이언트와 AI 에이전트가 Airflow와 표준화되고 프로그래밍적으로 상호작용할 수 있게 해줍니다. 이 서버를 통해 개발자는 Airflow DAG(Directed Acyclic Graph)를 관리하고, 워크플로우를 모니터링하며, 실행을 트리거하고, 다양한 워크플로우 자동화 작업을 수행할 수 있습니다. 이 통합은 AI 기반 도구가 데이터 파이프라인의 상태를 쿼리하고, 잡을 오케스트레이션하며, 워크플로우 구성을 MCP를 통해 직접 수정할 수 있게 하여 개발 워크플로우를 간소화합니다. 서버는 공식 Apache Airflow 클라이언트 라이브러리를 활용하여 호환성을 유지하고 AI 생태계와 Airflow 기반 데이터 인프라 간의 견고한 상호작용을 보장합니다.

프롬프트 목록

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리소스 목록

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도구 목록

• DAG 목록 조회
  Airflow 인스턴스에서 관리되는 모든 DAG(워크플로우) 목록을 조회할 수 있습니다.
• DAG 상세 정보 조회
  특정 ID로 식별되는 DAG의 상세 정보를 조회합니다.
• DAG 일시정지
  지정된 DAG를 일시정지하여 예약 실행을 중단합니다.
• DAG 일시정지 해제
  지정된 DAG의 일시정지를 해제하여 예약 실행을 재개합니다.
• DAG 업데이트
  특정 DAG의 설정 또는 속성을 업데이트합니다.
• DAG 삭제
  Airflow 인스턴스에서 특정 DAG를 제거합니다.
• DAG 소스 코드 조회
  지정된 DAG의 소스 코드 또는 파일 내용을 가져옵니다.
• 다수의 DAG 일괄 변경
  한 번의 작업으로 여러 DAG를 업데이트합니다.
• DAG 파일 재파싱
  코드 변경 후 유용한 DAG 파일의 재파싱을 Airflow에 트리거합니다.
• DAG 실행 목록 조회
  특정 DAG의 모든 실행 내역을 조회합니다.
• DAG 실행 생성
  특정 DAG에 대해 새 실행을 트리거합니다.
• DAG 실행 상세 정보 조회
  특정 DAG 실행에 대한 상세 정보를 가져옵니다.

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이 MCP 서버의 활용 사례

• 워크플로우 자동 오케스트레이션
  개발자는 AI 에이전트를 활용하여 Airflow 워크플로우를 예약, 트리거, 모니터링함으로써 수동 개입을 줄이고 자동화를 강화할 수 있습니다.
• DAG 관리 및 버전 관리
  AI 어시스턴트가 DAG를 관리, 일시정지/해제, 업데이트할 수 있어 복잡한 파이프라인 수명주기와 변경 관리가 간편해집니다.
• 파이프라인 모니터링 및 알림
  서버를 통해 AI 도구가 DAG 실행 상태를 쿼리하여 워크플로우 실패나 성공에 대한 사전 모니터링 및 알림이 가능합니다.
• 동적 DAG 수정
  실시간 요구 사항(예: 스케줄 또는 파라미터 변경)에 따라 DAG를 동적으로 업데이트하거나 패치할 수 있습니다.
• 소스 코드 점검 및 디버깅
  AI 도구가 Airflow 인스턴스에서 직접 DAG 소스 파일을 수집하여 코드 리뷰, 디버깅, 컴플라이언스 점검에 활용할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. 컴퓨터에 Node.js와 Windsurf가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(windsurf.config.json이 일반적)을 찾으세요.
3. mcpServers 섹션에 Apache Airflow MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정 파일을 저장하세요.
5. Windsurf를 재시작하고 Airflow MCP 서버가 정상적으로 로드되는지 확인하세요.

API 키 보안 예시:

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

Claude

1. Node.js가 설치되어 있고 Claude 설정 파일에 접근 가능한지 확인하세요.
2. 설정 파일을 편집하여 Apache Airflow MCP 서버를 포함하세요.
3. 다음 JSON 스니펫을 사용하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 연결 및 기능을 확인하세요.

Cursor

1. Node.js 설치를 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 여세요.
3. 다음을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. MCP 서버 통합을 확인하세요.

Cline

1. Node.js가 없다면 설치하세요.
2. Cline 설정 파일로 이동하세요.
3. 다음을 삽입하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. MCP 서버 연결을 확인하세요.

참고: Windsurf 예시처럼 환경 변수를 활용해 Airflow API 키를 안전하게 관리하세요.

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성을 완료하면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 역량에 접근하여 도구처럼 사용할 수 있습니다. “apache-airflow"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

의견

Apache Airflow MCP 서버는 워크플로우 관리 및 자동화를 위한 견고한 도구 세트를 제공하지만, 프롬프트 템플릿 및 명시적 MCP 리소스에 대한 문서가 부족합니다. 설정이 간단하고 MIT 라이선스 및 활발한 개발이 장점입니다. 그러나 샘플링 및 roots 기능 문서 부재는 에이전트형 LLM 워크플로우에서의 활용 범위를 다소 제한합니다.

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