Integracja serwera MCP Apache Airflow

Do czego służy serwer MCP „Apache Airflow”?

Serwer MCP Apache Airflow to serwer Model Context Protocol (MCP) działający jako pomost między asystentami AI a instancjami Apache Airflow. Owijając REST API Apache Airflow, umożliwia klientom MCP oraz agentom AI interakcję z Airflow w standaryzowany i programistyczny sposób. Dzięki temu serwerowi deweloperzy mogą zarządzać DAG-ami Airflow (Directed Acyclic Graphs), monitorować przepływy pracy, uruchamiać zadania oraz wykonywać różne zadania automatyzacji workflow. Ta integracja usprawnia procesy developerskie, pozwalając narzędziom AI zapytywać o stan pipeline’ów danych, orkiestrację zadań oraz modyfikować konfiguracje przepływów bezpośrednio przez MCP. Serwer wykorzystuje oficjalną bibliotekę klienta Apache Airflow, aby zachować kompatybilność i zapewnić solidną współpracę pomiędzy ekosystemami AI a infrastrukturą danych opartą o Airflow.

Lista promptów

Nie udokumentowano żadnych szablonów promptów w dostępnych plikach ani zawartości repozytorium.

Lista zasobów

Nie udokumentowano żadnych zasobów MCP w zawartości repozytorium ani README.

Lista narzędzi

• Lista DAG-ów
  Umożliwia pobranie listy wszystkich DAG-ów (workflow) zarządzanych przez instancję Airflow.
• Szczegóły DAG-a
  Pobierz szczegółowe informacje o wybranym DAG-u na podstawie jego ID.
• Wstrzymaj DAG
  Wstrzymuje wskazany DAG, uniemożliwiając zaplanowane uruchomienia do czasu wznowienia.
• Wznów DAG
  Wznawia wskazany DAG, umożliwiając ponowne uruchamianie według harmonogramu.
• Aktualizuj DAG
  Aktualizuje konfigurację lub właściwości wybranego DAG-a.
• Usuń DAG
  Usuwa wybrany DAG z instancji Airflow.
• Źródło DAG-a
  Pobierz kod źródłowy lub zawartość pliku określonego DAG-a.
• Patchuj wiele DAG-ów
  Zastosuj zmiany do wielu DAG-ów w jednym działaniu.
• Ponownie sparsuj plik DAG
  Wywołuje ponowną analizę pliku DAG przez Airflow, przydatne po zmianach w kodzie.
• Lista uruchomień DAG-a
  Wyświetla wszystkie uruchomienia dla wybranego DAG-a.
• Stwórz uruchomienie DAG-a
  Wywołuje nowe uruchomienie dla wybranego DAG-a.
• Szczegóły uruchomienia DAG-a
  Pobierz szczegółowe informacje o konkretnym uruchomieniu DAG-a.

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Zautomatyzowana orkiestracja workflow
  Programiści mogą używać agentów AI do planowania, uruchamiania i monitorowania przepływów Airflow programistycznie, zmniejszając potrzebę ręcznych interwencji i zwiększając automatyzację.
• Zarządzanie DAG-ami i kontrola wersji
  Asystenci AI mogą pomagać w zarządzaniu, wstrzymywaniu, wznawianiu i aktualizowaniu DAG-ów, co ułatwia obsługę złożonych cyklów życia pipeline’ów i wprowadzanie zmian.
• Monitoring i alertowanie pipeline’ów
  Serwer pozwala narzędziom AI sprawdzać stan uruchomień DAG-ów, umożliwiając proaktywny monitoring oraz alertowanie o niepowodzeniach lub sukcesach workflow.
• Dynamiczna modyfikacja DAG-ów
  Umożliwia dynamiczne aktualizacje lub patchowanie DAG-ów na podstawie bieżących wymagań, np. zmiany harmonogramu czy parametrów.
• Inspekcja kodu źródłowego i debugowanie
  Narzędzia AI mogą pobierać pliki źródłowe DAG-ów do przeglądu kodu, debugowania lub kontroli zgodności bezpośrednio z instancji Airflow.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że na twoim komputerze są zainstalowane Node.js oraz Windsurf.
2. Znajdź plik konfiguracyjny Windsurf (najczęściej windsurf.config.json).
3. Dodaj serwer MCP Apache Airflow do sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz plik konfiguracyjny.
5. Zrestartuj Windsurf i sprawdź, czy serwer MCP Airflow ładuje się poprawnie.

Przykład zabezpieczenia kluczy API:

{
  "mcpServers": {
    "apache-airflow": {
      "command": "npx",
      "args": ["@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow@latest"],
      "env": {
        "AIRFLOW_API_KEY": "twój-airflow-key"
      },
      "inputs": {
        "api_url": "https://twoja-instancja-airflow/api/v1/"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany oraz masz dostęp do pliku konfiguracyjnego Claude.
2. Edytuj plik konfiguracyjny, aby dodać serwer MCP Apache Airflow.
3. Użyj poniższego fragmentu JSON:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź połączenie i działanie.

Cursor

1. Zweryfikuj instalację Node.js.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź integrację serwera MCP.

Cline

1. Zainstaluj Node.js, jeśli nie jest obecny.
2. Przejdź do pliku konfiguracyjnego Cline.
3. Wstaw:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj połączenie z serwerem MCP.

Uwaga: Zabezpieczaj klucze API Airflow korzystając ze zmiennych środowiskowych, jak pokazano w przykładzie Windsurf powyżej.

Jak używać MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw dane serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "apache-airflow": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://twojmcpserver.example/sciezka-do-mcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “apache-airflow” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać właściwy URL serwera.

Podsumowanie

Nasza opinia

Serwer MCP Apache Airflow zapewnia solidne narzędzia do zarządzania workflow i automatyzacji, lecz brakuje dokumentacji dotyczącej szablonów promptów oraz wyraźnych zasobów MCP. Jego konfiguracja jest prosta, a obecność licencji MIT i aktywny rozwój to zalety. Jednak brak dokumentacji funkcji sampling i roots nieznacznie ogranicza jego zastosowanie w workflow agentowych LLM.

Ocena MCP