Apache Airflow MCP Server-integratie

Wat doet de “Apache Airflow” MCP Server?

De Apache Airflow MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die fungeert als brug tussen AI-assistenten en Apache Airflow-instances. Door de REST API van Apache Airflow te omhullen, maakt deze het mogelijk voor MCP-clients en AI-agenten om op gestandaardiseerde, programmatische wijze met Airflow te communiceren. Via deze server kunnen ontwikkelaars Airflow DAG’s (Directed Acyclic Graphs) beheren, workflows monitoren, runs starten en diverse workflowautomatiseringstaken uitvoeren. Deze integratie stroomlijnt ontwikkelworkflows doordat AI-gedreven tools de status van datapijplijnen kunnen opvragen, taken kunnen orkestreren en workflowconfiguraties direct via MCP kunnen aanpassen. De server maakt gebruik van de officiële Apache Airflow client library om compatibiliteit te behouden en robuuste interactie te garanderen tussen AI-ecosystemen en door Airflow aangedreven datainfrastructuren.

Lijst met Prompts

Geen expliciete prompt-templates zijn gedocumenteerd in de beschikbare bestanden of repository-inhoud.

Klaar om uw bedrijf te laten groeien?

Start vandaag uw gratis proefperiode en zie binnen enkele dagen resultaten.

Demo aanvragen Inloggen

Lijst met Resources

Geen expliciete MCP-resources zijn gedocumenteerd in de repository-inhoud of README.

Lijst met Tools

• Lijst DAG’s
  Hiermee kunnen clients een lijst opvragen van alle DAG’s (workflows) die worden beheerd door de Airflow-instance.
• DAG-details ophalen
  Haal gedetailleerde informatie op over een specifieke DAG op basis van het ID.
• DAG pauzeren
  Pauzeer een specifieke DAG, waardoor geplande runs worden gestopt totdat de pauze wordt opgeheven.
• DAG hervatten
  Hef de pauze van een specifieke DAG op, zodat deze weer geplande uitvoeringen kan starten.
• DAG bijwerken
  Werk de configuratie of eigenschappen van een specifieke DAG bij.
• DAG verwijderen
  Verwijder een specifieke DAG uit de Airflow-instance.
• DAG-broncode ophalen
  Haal de broncode of bestandsinhoud van een opgegeven DAG op.
• Meerdere DAG’s bijwerken (patch)
  Pas updates toe op meerdere DAG’s in één bewerking.
• DAG-bestand opnieuw laten inlezen
  Laat Airflow het DAG-bestand opnieuw inlezen, handig na codewijzigingen.
• Lijst met DAG-runs
  Toon alle runs voor een bepaalde DAG.
• DAG-run aanmaken
  Start een nieuwe run voor een specifieke DAG.
• Details van DAG-run ophalen
  Haal gedetailleerde informatie op over een bepaalde DAG-run.

Schrijf u in voor onze nieuwsbrief

Ontvang gratis de nieuwste tips, trends en aanbiedingen.

E-mailadres

Abonneren

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Geautomatiseerde workfloworkestratie
  Ontwikkelaars kunnen AI-agenten gebruiken om Airflow-workflows programmatisch te plannen, te starten en te monitoren, waardoor handmatige tussenkomst wordt verminderd en automatisering wordt vergroot.
• DAG-beheer en versiecontrole
  AI-assistenten kunnen helpen bij het beheren, pauzeren, hervatten en bijwerken van DAG’s, waardoor het eenvoudiger wordt om complexe pijplijnlevenscycli en wijzigingen te beheren.
• Pijplijnmonitoring en -alarmering
  De server maakt het mogelijk voor AI-tools om de status van DAG-runs op te vragen, waardoor proactieve monitoring en alarmering op workflow-fouten of successen mogelijk wordt.
• Dynamisch wijzigen van DAG’s
  Maakt dynamische updates of het patchen van DAG’s mogelijk op basis van realtime vereisten, zoals het wijzigen van schema’s of parameters.
• Broncode-inspectie en debugging
  AI-tools kunnen DAG-bronbestanden ophalen voor code-review, debugging of compliance-checks direct vanaf de Airflow-instance.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je Node.js en Windsurf op je machine hebt geïnstalleerd.
2. Zoek het Windsurf-configuratiebestand (meestal windsurf.config.json).
3. Voeg de Apache Airflow MCP Server toe aan het gedeelte mcpServers:

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

4. Sla het configuratiebestand op.
5. Herstart Windsurf en controleer of de Airflow MCP Server succesvol wordt geladen.

Voorbeeld voor het beveiligen van API-sleutels:

{
  "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. Zorg dat Node.js is geïnstalleerd en dat het configuratiebestand van Claude toegankelijk is.
2. Bewerk het configuratiebestand om de Apache Airflow MCP Server toe te voegen.
3. Gebruik het volgende JSON-fragment:

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

4. Sla op en herstart Claude.
5. Bevestig de verbinding en functionaliteit.

Cursor

1. Controleer of Node.js is geïnstalleerd.
2. Open het configuratiebestand van Cursor.
3. Voeg toe:

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

4. Sla op en herstart Cursor.
5. Controleer de MCP Server-integratie.

Cline

1. Installeer Node.js indien niet aanwezig.
2. Navigeer naar het configuratiebestand van Cline.
3. Voeg in:

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

4. Sla op en herstart Cline.
5. Verifieer de MCP Server-verbinding.

Let op: Beveilig je Airflow API-sleutels met omgevingsvariabelen zoals getoond in het Windsurf-voorbeeld hierboven.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van de MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op de MCP-component om het configuratiescherm te openen. In het systeem-MCP-configuratiegedeelte voeg je je MCP-serverdetails in met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “apache-airflow” te veranderen in de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door de URL van jouw server.

Overzicht

Onze mening

De Apache Airflow MCP Server biedt krachtige tooling voor workflowbeheer en automatisering, maar mist documentatie over prompt-templates en expliciete MCP-resources. De installatie is eenvoudig en het feit dat er een MIT-licentie is en actieve ontwikkeling plaatsvindt, zijn pluspunten. Het ontbreken van documentatie over sampling en roots beperkt echter enigszins de mogelijkheden voor agentic LLM-workflows.

MCP Score