Apache Airflow MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Apache Airflow” MCP Server?

Apache Airflow MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server som fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Apache Airflow-installasjoner. Ved å pakke inn Apache Airflow sitt REST API, muliggjør den at MCP-klienter og AI-agenter kan samhandle med Airflow på en standardisert og programmérbar måte. Gjennom denne serveren kan utviklere håndtere Airflow DAGs (Directed Acyclic Graphs), overvåke arbeidsflyter, trigge kjøringer og utføre ulike automatiseringsoppgaver for arbeidsflyter. Denne integrasjonen strømlinjeformer utviklingsarbeid ved å la AI-drevne verktøy spørre om status på datapipelines, orkestrere jobber og endre arbeidsflyt-konfigurasjoner direkte via MCP. Serveren benytter det offisielle Apache Airflow-klientbiblioteket for å sikre kompatibilitet og robust samhandling mellom AI-økosystemet og Airflow-basert datainfrastruktur.

Liste over promptmaler

Ingen eksplisitte promptmaler er dokumentert i de tilgjengelige filene eller innholdet i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er dokumentert i depotets innhold eller README.

Liste over verktøy

• List DAGs
  Lar klienter hente en liste over alle DAGs (arbeidsflyter) som håndteres av Airflow-instansen.
• Get DAG Details
  Hent detaljert informasjon om en spesifikk DAG identifisert med ID.
• Pause DAG
  Pauser en spesifikk DAG, og forhindrer planlagte kjøringer til den tas opp igjen.
• Unpause DAG
  Tar opp pause på en spesifikk DAG, slik at den kan gjenoppta planlagte kjøringer.
• Update DAG
  Oppdater konfigurasjon eller egenskaper til en spesifikk DAG.
• Delete DAG
  Fjern en spesifikk DAG fra Airflow-instansen.
• Get DAG Source
  Hent kildekoden eller filinnholdet til en gitt DAG.
• Patch Multiple DAGs
  Utfør endringer på flere DAGs i én operasjon.
• Reparse DAG File
  Trigg Airflow til å tolke en DAG-fil på nytt, nyttig etter kodeendringer.
• List DAG Runs
  List alle kjøringer for en spesifikk DAG.
• Create DAG Run
  Trigg en ny kjøring for en bestemt DAG.
• Get DAG Run Details
  Hent detaljert informasjon om en bestemt DAG-kjøring.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert arbeidsflyt-orkestrering
  Utviklere kan bruke AI-agenter til å planlegge, trigge og overvåke Airflow-arbeidsflyter programmessig, og dermed redusere manuelt arbeid og øke automatiseringen.
• DAG-håndtering og versjonskontroll
  AI-assistenter kan hjelpe til med å håndtere, pause, ta opp pause og oppdatere DAGs, noe som gjør det enklere å håndtere komplekse pipeline-livssykluser og endringer.
• Pipeline-overvåking og varsling
  Serveren lar AI-verktøy spørre om status på DAG-kjøringer, og muliggjør proaktiv overvåking og varsling ved feil eller suksess i arbeidsflyter.
• Dynamisk DAG-endring
  Muliggjør dynamiske oppdateringer eller patching av DAGs basert på sanntidsbehov, for eksempel endring av tidsplan eller parametere.
• Kildekodeinspeksjon og feilsøking
  AI-verktøy kan hente DAG-kildefiler for kodegjennomgang, feilsøking eller samsvarskontroller direkte fra Airflow-instansen.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js og Windsurf installert på maskinen din.
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen (vanligvis windsurf.config.json).
3. Legg til Apache Airflow MCP Server i mcpServers-seksjonen:

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

4. Lagre konfigurasjonsfilen.
5. Start Windsurf på nytt og verifiser at Airflow MCP Server lastes inn.

Eksempel på sikring av API-nøkler:

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

Claude

1. Sørg for at Node.js er installert og at Claude sin konfigurasjonsfil er tilgjengelig.
2. Rediger konfigurasjonsfilen for å inkludere Apache Airflow MCP Server.
3. Bruk følgende JSON-snutt:

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

4. Lagre og start Claude på nytt.
5. Bekreft tilkobling og funksjonalitet.

Cursor

1. Verifiser at Node.js er installert.
2. Åpne Cursors konfigurasjonsfil.
3. Legg til:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Sjekk MCP Server-integrasjonen.

Cline

1. Installer Node.js hvis det ikke finnes.
2. Gå til Clines konfigurasjonsfil.
3. Sett inn:

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

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Verifiser MCP Server-tilkoblingen.

Merk: Sikre dine Airflow API-nøkler ved å bruke miljøvariabler som vist i Windsurf-eksemplet over.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon kan du legge inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle funksjoner og kapabiliteter. Husk å endre “apache-airflow” til det faktiske navnet på din MCP-server, og bytt ut URL-en med din servers URL.

Oversikt

Vår vurdering

Apache Airflow MCP Server tilbyr robuste verktøy for arbeidsflytstyring og automatisering, men mangler dokumentasjon på promptmaler og eksplisitte MCP-ressurser. Oppsettet er rett frem, og tilstedeværelsen av MIT-lisens og aktiv utvikling er positive faktorer. Imidlertid begrenser mangelen på sampling og roots-funksjonsdokumentasjon rekkevidden noe for agentiske LLM-arbeidsflyter.

MCP-score