AI-agent voor Apache Airflow MCP
Verbind en beheer Apache Airflow eenvoudig via de Model Context Protocol (MCP) server. Deze integratie standaardiseert Airflow-orkestratie en maakt geautomatiseerd beheer van DAG’s, taken en resources mogelijk vanuit MCP-compatibele clients. Versnel workflowautomatisering, verhoog de operationele efficiëntie en garandeer robuuste compatibiliteit met de officiële Apache Airflow client library.
Uniform Airflow Workflowbeheer
Krijg volledige controle over Apache Airflow-omgevingen direct vanuit MCP-agenten. Beheer DAG's, DAG-runs, taken, variabelen, verbindingen en meer moeiteloos via gestandaardiseerde API's. Centraliseer orkestratie, vereenvoudig operaties en maak snelle workflow-implementatie op schaal mogelijk.
- Volledige DAG-levenscyclusbeheer.
- Lijst op, maak aan, werk bij, pauzeer, hervat en verwijder DAG's en hun runs met volledige API-dekking.
- Taak- en Variabele Operaties.
- Automatiseer taakbeheer en variabeleverwerking voor gestroomlijnde workflowuitvoering en configuratie.
- Veilige Verbindingen & Pools.
- Beheer Airflow-verbindingen en resourcepools veilig, wat schaalbaarheid en betrouwbaarheid verhoogt.
- Health- & Monitoring-API's.
- Monitor de gezondheid, statistieken, plugins en logs van Airflow voor proactieve probleemoplossing en compliance.
Flexibele API-groepering & Alleen-lezen modi
Pas de API-exposure aan op jouw compliance- en beveiligingsbehoeften. Selecteer specifieke Airflow API-groepen of activeer alleen-lezen modus om interactie te beperken tot veilige, niet-destructieve acties. Perfect voor zowel productie- als gevoelige omgevingen.
- Alleen-lezen modus.
- Stel alleen GET-/leesoperaties beschikbaar voor veilige monitoring en auditing, ideaal voor compliance-gevoelige omgevingen.
- Aangepaste API-groepselectie.
- Zet toegang aan of beperk deze tot Airflow API's zoals DAG, variabele, eventlog en meer, afgestemd op de eisen van je team.
- Niet-destructief testen.
- Test verbindingen en haal configuratiegegevens op zonder workflowstatussen te wijzigen.
Snelle implementatie & eenvoudige integratie
Implementeer je Airflow MCP-server snel met eenvoudige omgevingsvariabelen en flexibele uitvoeropties. Compatibel met Claude Desktop, Smithery en handmatige uitvoering voor soepele integratie in elke workflowautomatiseringsstack.
- Directe implementatie.
- Implementeer met één commando en omgevingsvariabelen, waardoor de installatietijd voor ontwikkeling en productie wordt verkort.
- Veelzijdige integratie.
- Gebruik met Claude Desktop, Smithery of handmatige uitvoering voor elke DevOps-workflow.
MCP-INTEGRATIE
Beschikbare Apache Airflow MCP-integratietools
De volgende tools zijn beschikbaar als onderdeel van de Apache Airflow MCP-integratie:
- list_dags
Lijst alle beschikbare DAG's in de Apache Airflow-instantie op.
- get_dag_details
Haal gedetailleerde informatie op voor een specifieke DAG.
- update_dag
Werk de eigenschappen of configuratie van een bestaande DAG bij.
- delete_dag
Verwijder een opgegeven DAG uit de Airflow-instantie.
- create_dag_run
Start een nieuwe run voor een opgegeven DAG.
- list_dag_runs
Lijst alle DAG-runs voor een specifieke DAG op.
- get_dag_run_details
Haal details op van een specifieke DAG-run.
- update_dag_run
Werk de status of eigenschappen van een DAG-run bij.
- delete_dag_run
Verwijder een specifieke DAG-run uit de Airflow-instantie.
- list_tasks
Lijst alle taken die in een specifieke DAG zijn gedefinieerd op.
- get_task_details
Haal details op van een specifieke taak in een DAG.
- get_task_instance
Verkrijg informatie over een specifieke taakinstantie in een DAG-run.
- list_task_instances
Lijst alle taakinstanties voor een specifieke DAG-run op.
- update_task_instance
Werk de status of details van een taakinstantie bij.
- create_variable
Maak een nieuwe Airflow-variabele aan.
- list_variables
Lijst alle Airflow-variabelen op.
- get_variable
Haal de waarde en details op van een specifieke Airflow-variabele.
- update_variable
Werk de waarde van een bestaande Airflow-variabele bij.
- delete_variable
Verwijder een opgegeven Airflow-variabele.
- create_connection
Maak een nieuwe Airflow-verbinding aan.
- list_connections
Lijst alle geconfigureerde Airflow-verbindingen op.
- get_connection
Haal details op van een specifieke Airflow-verbinding.
- update_connection
Werk de configuratie van een bestaande Airflow-verbinding bij.
- delete_connection
Verwijder een opgegeven Airflow-verbinding.
- test_connection
Test de connectiviteit voor een opgegeven Airflow-verbinding.
- list_pools
Lijst alle resourcepools in Airflow op.
- create_pool
Maak een nieuwe resourcepool in Airflow aan.
- get_pool
Haal details op van een specifieke Airflow-pool.
- update_pool
Werk de configuratie van een bestaande Airflow-pool bij.
- delete_pool
Verwijder een opgegeven Airflow-pool.
- list_xcoms
Lijst alle XCom-items voor een specifieke taakinstantie op.
- get_xcom_entry
Haal een specifieke XCom-item op via key.
- list_datasets
Lijst alle datasets die in Airflow zijn geregistreerd op.
- get_dataset
Haal details op van een specifieke dataset.
- create_dataset_event
Maak een nieuw datasetevenement in Airflow aan.
- list_event_logs
Lijst alle event logs in de Airflow-instantie op.
- get_event_log
Haal details op van een specifieke Airflow event log.
- get_config
Haal de configuratie van de Airflow-instantie op.
- get_health
Controleer de gezondheidsstatus van de Airflow-instantie.
- get_plugins
Krijg de lijst van geïnstalleerde Airflow-plugins.
- list_providers
Lijst alle providers geïnstalleerd in de Airflow-instantie op.
- list_import_errors
Lijst alle importfouten gevonden in Airflow DAG's op.
- get_import_error_details
Haal gedetailleerde informatie op over een specifieke importfout.
- get_version
Haal de versie-informatie van de Airflow-instantie op.
Integreer Apache Airflow naadloos met MCP
Standaardiseer en vereenvoudig je Airflow-workflows met het Model Context Protocol. Boek een live demo of probeer FlowHunt gratis om gestroomlijnde, veilige orkestratie via mcp-server-apache-airflow te ervaren.
Wat is mcp-server-apache-airflow
mcp-server-apache-airflow is een Model Context Protocol (MCP) serverimplementatie die is ontworpen om Apache Airflow naadloos te integreren met MCP-clients. Dit open source project biedt een gestandaardiseerde API voor interactie met Apache Airflow, waardoor gebruikers workflows (DAG's) programmatic kunnen beheren, monitoren en aansturen. Door de REST API van Airflow te omhullen, vereenvoudigt het de integratie met andere systemen, zodat organisaties hun workflow-orkestratieomgevingen op een uniforme, protocolgestuurde manier kunnen beheren. Belangrijke functies zijn onder meer het weergeven, pauzeren en hervatten van DAG's, het creëren en beheren van DAG-runs en het ophalen van de gezondheidsstatus en versie-informatie. Dit project is ideaal voor ontwikkelaars en organisaties die workflowprocessen willen automatiseren en standaardiseren over diverse infrastructuren heen.
Mogelijkheden
Wat we kunnen doen met mcp-server-apache-airflow
Met mcp-server-apache-airflow kun je programmatic interacteren met Apache Airflow via een gestandaardiseerd protocol. Dit maakt naadloze integratie mogelijk voor workflowbeheer, automatisering en monitoring. De service is ideaal om Airflow te koppelen aan andere systemen, DevOps-pijplijnen of AI-agenten en biedt robuuste en flexibele workfloworkestratie.
- Gestandaardiseerde API-toegang
- Interacteer met Apache Airflow via een uniforme MCP API en verlaag integratiecomplexiteit.
- DAG-beheer
- Lijst op, pauzeer, hervat en beheer Directed Acyclic Graphs (DAG's) voor flexibele workfloworkestratie.
- DAG-runbeheer
- Maak, beheer en monitor DAG-runs programmatic voor geautomatiseerde workflowuitvoering.
- Gezondheids- en versiecontroles
- Haal eenvoudig de gezondheidsstatus en versie van je Airflow-instantie op.
- Systeemintegratie
- Integreer Airflow met andere diensten en platforms via het Model Context Protocol voor end-to-end automatisering.
Hoe AI-agenten kunnen profiteren van mcp-server-apache-airflow
AI-agenten kunnen mcp-server-apache-airflow benutten om complexe workflowbeheertaken te automatiseren, datapijplijnen te monitoren en processen programmatic te starten. Door gebruik te maken van de gestandaardiseerde MCP-interface kunnen AI-systemen efficiënt dataverwerking orkestreren, de betrouwbaarheid van workflows verhogen en een naadloze integratie tussen machine learning-modellen en productieomgevingen mogelijk maken. Dit verhoogt de operationele efficiëntie en versnelt implementatiecycli voor AI-gedreven oplossingen.