Agent AI dla Apache Airflow MCP
Bezproblemowo połącz i zarządzaj Apache Airflow przy użyciu serwera Model Context Protocol (MCP). Ta integracja standaryzuje orkiestrację Airflow, umożliwiając automatyczne zarządzanie DAG-ami, zadaniami i zasobami z poziomu klientów zgodnych z MCP. Przyspiesz automatyzację przepływów pracy, zwiększ wydajność operacyjną i zapewnij solidną kompatybilność z oficjalną biblioteką klienta Apache Airflow.
Zunifikowane zarządzanie przepływami Airflow
Uzyskaj pełną kontrolę nad środowiskami Apache Airflow bezpośrednio z poziomu agentów obsługujących MCP. Zarządzaj DAG-ami, uruchomieniami DAG, zadaniami, zmiennymi, połączeniami i wieloma innymi elementami poprzez standaryzowane API. Scentralizuj orkiestrację, uprość operacje i umożliwiaj szybkie wdrażanie przepływów pracy na dużą skalę.
- Pełne zarządzanie cyklem życia DAG.
- Wyświetlaj, twórz, aktualizuj, wstrzymuj, wznawiaj i usuwaj DAG-i oraz ich uruchomienia z pełnym pokryciem API.
- Operacje na zadaniach i zmiennych.
- Automatyzuj zarządzanie zadaniami oraz obsługę zmiennych dla usprawnienia wykonywania i konfiguracji przepływów pracy.
- Bezpieczne połączenia i pule.
- Zarządzaj połączeniami Airflow i pulami zasobów w sposób bezpieczny, zwiększając skalowalność i niezawodność.
- API monitoringu i zdrowia.
- Monitoruj zdrowie Airflow, statystyki, wtyczki i logi w celu proaktywnego rozwiązywania problemów i zgodności.
Elastyczne grupowanie API i tryby tylko do odczytu
Dostosuj zakres udostępnianych API do swoich wymagań zgodności i bezpieczeństwa. Wybierz konkretne grupy API Airflow lub włącz tryb tylko do odczytu, aby ograniczyć interakcje do bezpiecznych, niedestrukcyjnych operacji. Idealne rozwiązanie zarówno dla środowisk produkcyjnych, jak i wrażliwych.
- Tryb tylko do odczytu.
- Udostępniaj tylko operacje GET/do odczytu dla bezpiecznego monitoringu i audytu — idealne do środowisk wrażliwych na zgodność.
- Wybór grup API.
- Włączaj lub ograniczaj dostęp do API Airflow, takich jak DAG, zmienne, eventlog i inne, dopasowane do potrzeb Twojego zespołu.
- Testowanie niedestrukcyjne.
- Testuj połączenia i pobieraj dane konfiguracyjne bez zmiany stanu przepływów pracy.
Szybkie wdrożenie i łatwa integracja
Wdrażaj serwer MCP dla Airflow błyskawicznie dzięki prostym zmiennym środowiskowym i elastycznym opcjom uruchamiania. Kompatybilny z Claude Desktop, Smithery oraz uruchamiany ręcznie — idealnie wpasuje się w każdy stack automatyzacji przepływów pracy.
- Błyskawiczne wdrożenie.
- Wdrażaj za pomocą jednego polecenia i zmiennych środowiskowych, skracając czas konfiguracji dla deweloperów i produkcji.
- Wszechstronna integracja.
- Używaj z Claude Desktop, Smithery lub uruchamiaj ręcznie, aby dopasować do dowolnego przepływu DevOps.
INTEGRACJA MCP
Dostępne narzędzia integracji MCP z Apache Airflow
Poniższe narzędzia są dostępne w ramach integracji MCP z Apache Airflow:
- list_dags
Wyświetl wszystkie dostępne DAG-i w instancji Apache Airflow.
- get_dag_details
Pobierz szczegółowe informacje dla wybranego DAG-a.
- update_dag
Aktualizuj właściwości lub konfigurację istniejącego DAG-a.
- delete_dag
Usuń wskazany DAG z instancji Airflow.
- create_dag_run
Wyzwól nowe uruchomienie dla wskazanego DAG-a.
- list_dag_runs
Wyświetl wszystkie uruchomienia DAG dla wybranego DAG-a.
- get_dag_run_details
Pobierz szczegóły wybranego uruchomienia DAG.
- update_dag_run
Aktualizuj stan lub właściwości uruchomienia DAG.
- delete_dag_run
Usuń wybrane uruchomienie DAG z instancji Airflow.
- list_tasks
Wyświetl wszystkie zadania zdefiniowane w wybranym DAG-u.
- get_task_details
Pobierz szczegóły wybranego zadania w DAG-u.
- get_task_instance
Uzyskaj informacje o wybranej instancji zadania w uruchomieniu DAG.
- list_task_instances
Wyświetl wszystkie instancje zadań dla wybranego uruchomienia DAG.
- update_task_instance
Aktualizuj stan lub szczegóły instancji zadania.
- create_variable
Utwórz nową zmienną Airflow.
- list_variables
Wyświetl wszystkie zmienne Airflow.
- get_variable
Pobierz wartość i szczegóły wybranej zmiennej Airflow.
- update_variable
Aktualizuj wartość istniejącej zmiennej Airflow.
- delete_variable
Usuń wskazaną zmienną Airflow.
- create_connection
Utwórz nowe połączenie Airflow.
- list_connections
Wyświetl wszystkie skonfigurowane połączenia Airflow.
- get_connection
Pobierz szczegóły wybranego połączenia Airflow.
- update_connection
Aktualizuj konfigurację istniejącego połączenia Airflow.
- delete_connection
Usuń wskazane połączenie Airflow.
- test_connection
Przetestuj łączność dla wskazanego połączenia Airflow.
- list_pools
Wyświetl wszystkie pule zasobów w Airflow.
- create_pool
Utwórz nową pulę zasobów w Airflow.
- get_pool
Pobierz szczegóły wybranej puli Airflow.
- update_pool
Aktualizuj konfigurację istniejącej puli Airflow.
- delete_pool
Usuń wskazaną pulę Airflow.
- list_xcoms
Wyświetl wszystkie wpisy XCom dla wybranej instancji zadania.
- get_xcom_entry
Pobierz wybrany wpis XCom według klucza.
- list_datasets
Wyświetl wszystkie zarejestrowane zestawy danych w Airflow.
- get_dataset
Pobierz szczegóły wybranego zestawu danych.
- create_dataset_event
Utwórz nowe zdarzenie zestawu danych w Airflow.
- list_event_logs
Wyświetl wszystkie logi zdarzeń w instancji Airflow.
- get_event_log
Pobierz szczegóły wybranego logu zdarzeń Airflow.
- get_config
Pobierz konfigurację instancji Airflow.
- get_health
Sprawdź stan zdrowia instancji Airflow.
- get_plugins
Pobierz listę zainstalowanych wtyczek Airflow.
- list_providers
Wyświetl wszystkich dostawców zainstalowanych w instancji Airflow.
- list_import_errors
Wyświetl wszystkie błędy importu znalezione w DAG-ach Airflow.
- get_import_error_details
Pobierz szczegółowe informacje o wybranym błędzie importu.
- get_version
Pobierz informację o wersji instancji Airflow.
Integruj Apache Airflow bezproblemowo z MCP
Standaryzuj i upraszczaj swoje przepływy Airflow, korzystając z Model Context Protocol. Umów się na demo na żywo lub wypróbuj FlowHunt za darmo, by doświadczyć uproszczonej, bezpiecznej orkiestracji przez mcp-server-apache-airflow.
Czym jest mcp-server-apache-airflow
mcp-server-apache-airflow to implementacja serwera Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do bezproblemowej integracji Apache Airflow z klientami MCP. Ten projekt open-source udostępnia standaryzowane API do interakcji z Apache Airflow, umożliwiając zarządzanie, monitorowanie i kontrolowanie przepływów pracy (DAG-ów) programowo. Dzięki wykorzystaniu API REST Airflow upraszcza integrację z innymi systemami, pozwalając organizacjom zarządzać środowiskami orkiestracji przepływów pracy w jednolity, protokołowy sposób. Kluczowe funkcje obejmują listowanie, wstrzymywanie i wznawianie DAG-ów, tworzenie i zarządzanie uruchomieniami DAG oraz pobieranie statusu zdrowia i informacji o wersji. Projekt jest idealny dla deweloperów i organizacji, które chcą automatyzować i standaryzować procesy przepływu pracy w różnych infrastrukturach.
Możliwości
Co możemy zrobić z mcp-server-apache-airflow
Dzięki mcp-server-apache-airflow możesz programowo komunikować się z Apache Airflow przez standaryzowany protokół. Umożliwia to płynną integrację do zarządzania przepływami, automatyzacji i monitoringu. Usługa idealnie sprawdzi się do łączenia Airflow z innymi systemami, pipeline'ami DevOps lub agentami AI, oferując solidną i elastyczną orkiestrację przepływów pracy.
- Standaryzowany dostęp do API
- Komunikacja z Apache Airflow przez zunifikowane API MCP, co redukuje złożoność integracji.
- Zarządzanie DAG
- Listowanie, wstrzymywanie, wznawianie i kontrola DAG-ów dla elastycznej orkiestracji przepływów pracy.
- Kontrola uruchomień DAG
- Tworzenie, zarządzanie i monitorowanie uruchomień DAG-ów programowo dla zautomatyzowanego wykonywania przepływów.
- Sprawdzanie zdrowia i wersji
- Łatwe pobieranie stanu zdrowia i wersji instancji Airflow.
- Integracja systemowa
- Integracja Airflow z innymi usługami i platformami poprzez Model Context Protocol dla pełnej automatyzacji.
Jak agenci AI mogą skorzystać z mcp-server-apache-airflow
Agenci AI mogą wykorzystać mcp-server-apache-airflow do automatyzacji złożonych zadań zarządzania przepływami pracy, monitorowania pipeline'ów danych oraz wyzwalania procesów programowo. Dzięki zastosowaniu standaryzowanego interfejsu MCP systemy AI mogą efektywnie orkiestrwać przetwarzanie danych, zwiększać niezawodność przepływów i umożliwiać płynną integrację modeli uczenia maszynowego z pipeline'ami produkcyjnymi. To zwiększa efektywność operacyjną i przyspiesza cykle wdrożeniowe rozwiązań opartych na AI.