AI-agent for Apache Airflow MCP
Koble til og administrer Apache Airflow sømløst ved bruk av Model Context Protocol (MCP) serveren. Denne integrasjonen standardiserer Airflow-orkestrering, og muliggjør automatisert håndtering av DAG-er, oppgaver og ressurser fra MCP-kompatible klienter. Akselerer arbeidsflytautomatisering, øk operasjonell effektivitet, og sikre robust kompatibilitet med det offisielle Apache Airflow-klientbiblioteket.
Samlet Airflow arbeidsflytstyring
Få full kontroll over Apache Airflow-miljøer direkte fra MCP-aktiverte agenter. Administrer enkelt DAG-er, DAG-kjøringer, oppgaver, variabler, tilkoblinger og mer gjennom standardiserte API-er. Sentraliser orkestrering, forenkle driften og muliggjør rask arbeidsflytutrulling i stor skala.
- Fullstendig livssyklusadministrasjon av DAG-er.
- List opp, opprett, oppdater, pause, avpause og slett DAG-er og deres kjøringer med full API-dekning.
- Oppgave- og variabeloperasjoner.
- Automatiser oppgavehåndtering og variabelbehandling for effektiv arbeidsflytutførelse og konfigurasjon.
- Sikre tilkoblinger og ressurs-pools.
- Administrer Airflow-tilkoblinger og ressurs-pools sikkert, og øk skalerbarhet og pålitelighet.
- Helse- & overvåkings-API-er.
- Overvåk Airflow-helse, statistikk, plugins og logger for proaktiv problemløsning og etterlevelse.
Fleksibel API-gruppering og skrivebeskyttet modus
Tilpass API-eksponering for å møte dine krav til samsvar og sikkerhet. Velg spesifikke Airflow API-grupper eller aktiver skrivebeskyttet modus for å begrense interaksjoner til trygge og ikke-destruktive operasjoner. Perfekt for både produksjons- og sensitive miljøer.
- Skrivebeskyttet modus.
- Eksponer kun GET/leseoperasjoner for sikker overvåking og revisjon, ideelt for miljøer med høye krav til samsvar.
- Egendefinert API-gruppevalg.
- Aktiver eller begrens tilgang til Airflow API-er som DAG, variabel, eventlogg og mer – tilpasset teamets behov.
- Ikke-destruktiv testing.
- Test tilkoblinger og hent konfigurasjonsdata uten å endre arbeidsflyttilstander.
Rask utrulling og enkel integrasjon
Utrull din Airflow MCP-server raskt med enkle miljøvariabler og fleksible kjøremuligheter. Kompatibel med Claude Desktop, Smithery og manuell kjøring for smidig integrasjon i enhver arbeidsflytautomatiseringsstakk.
- Umiddelbar utrulling.
- Utrull med én kommando og miljøvariabler, og reduser oppsettstiden for utvikling og produksjon.
- Allsidig integrasjon.
- Bruk med Claude Desktop, Smithery eller manuell kjøring for å passe til enhver DevOps-arbeidsflyt.
MCP-INTEGRASJON
Tilgjengelige integrasjonsverktøy for Apache Airflow MCP
Følgende verktøy er tilgjengelige som en del av Apache Airflow MCP-integrasjonen:
- list_dags
List opp alle tilgjengelige DAG-er i Apache Airflow-instansen.
- get_dag_details
Hent detaljert informasjon for en spesifikk DAG.
- update_dag
Oppdater egenskaper eller konfigurasjon for en eksisterende DAG.
- delete_dag
Slett en angitt DAG fra Airflow-instansen.
- create_dag_run
Start en ny kjøring for en angitt DAG.
- list_dag_runs
List opp alle DAG-kjøringer for en spesifikk DAG.
- get_dag_run_details
Hent detaljer for en spesifikk DAG-kjøring.
- update_dag_run
Oppdater tilstand eller egenskaper for en DAG-kjøring.
- delete_dag_run
Slett en spesifikk DAG-kjøring fra Airflow-instansen.
- list_tasks
List opp alle oppgaver definert i en spesifikk DAG.
- get_task_details
Hent detaljer for en spesifikk oppgave i en DAG.
- get_task_instance
Hent informasjon om en spesifikk oppgaveinstans i en DAG-kjøring.
- list_task_instances
List opp alle oppgaveinstanser for en spesifikk DAG-kjøring.
- update_task_instance
Oppdater tilstand eller detaljer for en oppgaveinstans.
- create_variable
Opprett en ny Airflow-variabel.
- list_variables
List opp alle Airflow-variabler.
- get_variable
Hent verdi og detaljer for en spesifikk Airflow-variabel.
- update_variable
Oppdater verdien til en eksisterende Airflow-variabel.
- delete_variable
Slett en angitt Airflow-variabel.
- create_connection
Opprett en ny Airflow-tilkobling.
- list_connections
List opp alle konfigurerte Airflow-tilkoblinger.
- get_connection
Hent detaljer for en spesifikk Airflow-tilkobling.
- update_connection
Oppdater konfigurasjonen til en eksisterende Airflow-tilkobling.
- delete_connection
Slett en angitt Airflow-tilkobling.
- test_connection
Test tilkoblingen for en angitt Airflow-tilkobling.
- list_pools
List opp alle ressurs-pools i Airflow.
- create_pool
Opprett en ny ressurs-pool i Airflow.
- get_pool
Hent detaljer for en spesifikk Airflow-pool.
- update_pool
Oppdater konfigurasjonen til en eksisterende Airflow-pool.
- delete_pool
Slett en angitt Airflow-pool.
- list_xcoms
List opp alle XCom-oppføringer for en spesifikk oppgaveinstans.
- get_xcom_entry
Hent en spesifikk XCom-oppføring etter nøkkel.
- list_datasets
List opp alle datasett registrert i Airflow.
- get_dataset
Hent detaljer for et spesifikt datasett.
- create_dataset_event
Opprett en ny datasett-hendelse i Airflow.
- list_event_logs
List opp alle hendelseslogger i Airflow-instansen.
- get_event_log
Hent detaljer for en spesifikk hendelseslogg i Airflow.
- get_config
Hent konfigurasjonen til Airflow-instansen.
- get_health
Sjekk helsestatusen til Airflow-instansen.
- get_plugins
Hent listen over installerte Airflow-plugins.
- list_providers
List opp alle tilbydere installert i Airflow-instansen.
- list_import_errors
List opp alle importfeil funnet i Airflow DAG-er.
- get_import_error_details
Hent detaljert informasjon om en spesifikk importfeil.
- get_version
Hent versjonsinformasjon for Airflow-instansen.
Integrer Apache Airflow sømløst med MCP
Standardiser og forenkle dine Airflow-arbeidsflyter med Model Context Protocol. Book en live demo eller prøv FlowHunt gratis for å oppleve strømlinjeformet og sikker orkestrering gjennom mcp-server-apache-airflow.
Hva er mcp-server-apache-airflow
mcp-server-apache-airflow er en Model Context Protocol (MCP)-serverimplementasjon designet for sømløs integrasjon av Apache Airflow med MCP-klienter. Dette open source-prosjektet tilbyr et standardisert API for å samhandle med Apache Airflow, slik at brukere kan administrere, overvåke og kontrollere arbeidsflyter (DAG-er) programmessig. Ved å kapsle inn Airflow sitt REST-API forenkles integrasjonen med andre systemer, slik at organisasjoner kan administrere sine arbeidsflyt-orkestreringsmiljøer på en samlet, protokollbasert måte. Nøkkelfunksjoner inkluderer listing, pausing og avpausing av DAG-er, opprettelse og håndtering av DAG-kjøringer, samt uthenting av helsestatus og versjonsinformasjon. Dette prosjektet er ideelt for utviklere og organisasjoner som ønsker å automatisere og standardisere arbeidsflytprosesser på tvers av ulike infrastrukturer.
Funksjonalitet
Hva vi kan gjøre med mcp-server-apache-airflow
Med mcp-server-apache-airflow kan du programmessig samhandle med Apache Airflow via en standardisert protokoll. Dette muliggjør sømløs integrasjon for arbeidsflytstyring, automatisering og overvåking. Tjenesten er ideell for å koble Airflow til andre systemer, DevOps-pipelines eller AI-agenter, og tilbyr robust og fleksibel arbeidsflytorkestrering.
- Standardisert API-tilgang
- Samhandle med Apache Airflow via et samlet MCP-API, og reduser integrasjonskompleksitet.
- DAG-håndtering
- List opp, pause, avpause og kontroller Directed Acyclic Graphs (DAG-er) for fleksibel arbeidsflytorkestrering.
- DAG-kjøringskontroll
- Opprett, administrer og overvåk DAG-kjøringer programmessig for automatisert arbeidsflytutførelse.
- Helse- og versjonskontroll
- Hent helsestatus og versjon av din Airflow-instans enkelt.
- Systemintegrasjon
- Integrer Airflow med andre tjenester og plattformer med Model Context Protocol for ende-til-ende automatisering.
Hvordan AI-agenter kan dra nytte av mcp-server-apache-airflow
AI-agenter kan utnytte mcp-server-apache-airflow for å automatisere komplekse arbeidsflytstyringsoppgaver, overvåke datapipelines og trigge prosesser programmessig. Ved å bruke det standardiserte MCP-grensesnittet kan AI-systemer effektivt orkestrere databehandling, øke arbeidsflytpåliteligheten og muliggjøre sømløs integrasjon mellom maskinlæringsmodeller og produksjonspipelines. Dette øker operasjonell effektivitet og akselererer utrullingssykluser for AI-drevne løsninger.