Agent AI pentru Apache Airflow MCP
Conectează și gestionează fără efort Apache Airflow folosind serverul Model Context Protocol (MCP). Această integrare standardizează orhestrarea Airflow, permițând gestionarea automată a DAG-urilor, task-urilor și resurselor din clienți compatibili MCP. Accelerează automatizarea fluxului de lucru, crește eficiența operațională și asigură compatibilitate robustă cu biblioteca oficială de client Apache Airflow.
Gestionare unificată a fluxurilor Airflow
Obține control total asupra mediilor Apache Airflow direct din agenții compatibili MCP. Gestionează cu ușurință DAG-uri, execuții de DAG, task-uri, variabile, conexiuni și multe altele prin API-uri standardizate. Centralizează orhestrarea, simplifică operațiunile și permite implementarea rapidă a fluxurilor la scară.
- Gestionare completă a ciclului de viață al DAG-urilor.
- Listează, creează, actualizează, pune pe pauză, reia și șterge DAG-uri și execuțiile acestora cu acoperire completă prin API.
- Operațiuni cu task-uri și variabile.
- Automatizează gestionarea task-urilor și a variabilelor pentru execuție și configurare optimizată a fluxului.
- Conexiuni & pool-uri securizate.
- Gestionează conexiunile Airflow și pool-urile de resurse în siguranță, crescând scalabilitatea și fiabilitatea.
- API-uri pentru sănătate & monitorizare.
- Monitorizează starea Airflow, statistici, plugin-uri și loguri pentru rezolvare proactivă a problemelor și conformitate.
Grupare flexibilă a API-urilor & moduri doar-citire
Personalizează expunerea API-ului pentru a se potrivi cerințelor tale de securitate și conformitate. Selectează grupuri specifice de API Airflow sau activează modul doar-citire pentru a restricționa interacțiunile la operațiuni sigure, non-distructive. Ideal atât pentru producție, cât și pentru medii sensibile.
- Mod doar-citire.
- Expune doar operațiunile GET/citire pentru monitorizare și auditare sigură, ideal pentru medii sensibile la conformitate.
- Selecție personalizată a grupurilor API.
- Permite sau restricționează accesul la API-urile Airflow precum DAG, variabile, eventlog și altele, adaptate cerințelor echipei.
- Testare non-distructivă.
- Testează conexiunile și preia date de configurare fără a modifica stările fluxurilor de lucru.
Implementare rapidă & integrare facilă
Implementează serverul tău Airflow MCP rapid cu variabile de mediu simple și opțiuni flexibile de rulare. Compatibil cu Claude Desktop, Smithery și execuție manuală directă pentru integrare fluidă în orice stack de automatizare a fluxurilor de lucru.
- Implementare instantanee.
- Implementează cu o singură comandă și variabile de mediu, reducând timpul de configurare pentru dezvoltare și producție.
- Integrare versatilă.
- Folosește cu Claude Desktop, Smithery sau execuție manuală pentru a se potrivi oricărui flux DevOps.
INTEGRARE MCP
Instrumente disponibile pentru integrarea Apache Airflow MCP
Următoarele instrumente sunt disponibile ca parte a integrării Apache Airflow MCP:
- list_dags
Listează toate DAG-urile disponibile din instanța Apache Airflow.
- get_dag_details
Preia informații detaliate pentru un DAG specific.
- update_dag
Actualizează proprietățile sau configurația unui DAG existent.
- delete_dag
Șterge un DAG specificat din instanța Airflow.
- create_dag_run
Declanșează o nouă execuție pentru un DAG specificat.
- list_dag_runs
Listează toate execuțiile DAG pentru un anumit DAG.
- get_dag_run_details
Preia detalii despre o execuție specifică a unui DAG.
- update_dag_run
Actualizează starea sau proprietățile unei execuții de DAG.
- delete_dag_run
Șterge o execuție specifică de DAG din instanța Airflow.
- list_tasks
Listează toate task-urile definite într-un anumit DAG.
- get_task_details
Preia detalii pentru un anumit task dintr-un DAG.
- get_task_instance
Obține informații despre o instanță specifică de task dintr-o execuție de DAG.
- list_task_instances
Listează toate instanțele de task-uri pentru o execuție de DAG.
- update_task_instance
Actualizează starea sau detaliile unei instanțe de task.
- create_variable
Creează o nouă variabilă Airflow.
- list_variables
Listează toate variabilele Airflow.
- get_variable
Preia valoarea și detaliile unei variabile Airflow specifice.
- update_variable
Actualizează valoarea unei variabile Airflow existente.
- delete_variable
Șterge o variabilă Airflow specificată.
- create_connection
Creează o nouă conexiune Airflow.
- list_connections
Listează toate conexiunile Airflow configurate.
- get_connection
Preia detalii pentru o anumită conexiune Airflow.
- update_connection
Actualizează configurația unei conexiuni Airflow existente.
- delete_connection
Șterge o conexiune Airflow specificată.
- test_connection
Testează conectivitatea pentru o conexiune Airflow specificată.
- list_pools
Listează toate pool-urile de resurse în Airflow.
- create_pool
Creează un nou pool de resurse în Airflow.
- get_pool
Preia detalii despre un pool Airflow specific.
- update_pool
Actualizează configurația unui pool Airflow existent.
- delete_pool
Șterge un pool Airflow specificat.
- list_xcoms
Listează toate intrările XCom pentru o anumită instanță de task.
- get_xcom_entry
Preia o anumită intrare XCom după cheie.
- list_datasets
Listează toate seturile de date înregistrate în Airflow.
- get_dataset
Preia detalii despre un set de date specific.
- create_dataset_event
Creează un nou eveniment de set de date în Airflow.
- list_event_logs
Listează toate logurile de evenimente din instanța Airflow.
- get_event_log
Preia detalii pentru un anumit log de eveniment Airflow.
- get_config
Preia configurația instanței Airflow.
- get_health
Verifică starea de sănătate a instanței Airflow.
- get_plugins
Obține lista plugin-urilor instalate în Airflow.
- list_providers
Listează toți providerii instalați în instanța Airflow.
- list_import_errors
Listează toate erorile de import găsite în DAG-urile Airflow.
- get_import_error_details
Preia informații detaliate despre o anumită eroare de import.
- get_version
Preia informații despre versiunea instanței Airflow.
Integrează Apache Airflow fără probleme cu MCP
Standardizează și simplifică fluxurile tale Airflow folosind Model Context Protocol. Programează o demonstrație live sau încearcă FlowHunt gratuit pentru a experimenta orhestrarea eficientă și sigură prin mcp-server-apache-airflow.
Ce este mcp-server-apache-airflow
mcp-server-apache-airflow este o implementare de server Model Context Protocol (MCP) concepută pentru a integra fără probleme Apache Airflow cu clienții MCP. Acest proiect open-source oferă un API standardizat pentru interacțiunea cu Apache Airflow, permițând utilizatorilor să gestioneze, să monitorizeze și să controleze fluxurile de lucru (DAG-uri) programatic. Prin învelirea API-ului REST al Airflow, simplifică integrarea cu alte sisteme, permițând organizațiilor să-și gestioneze mediile de orhestrare a fluxurilor de lucru într-un mod unificat, bazat pe protocol. Caracteristicile cheie includ listarea, pauzarea și reluarea DAG-urilor, crearea și gestionarea execuțiilor DAG, precum și preluarea stării de sănătate și a informațiilor despre versiune. Acest proiect este ideal pentru dezvoltatori și organizații care doresc să automatizeze și să standardizeze procesele de flux de lucru pe infrastructuri diverse.
Capabilități
Ce putem face cu mcp-server-apache-airflow
Cu mcp-server-apache-airflow poți interacționa programatic cu Apache Airflow printr-un protocol standardizat. Acest lucru permite integrare fără întreruperi pentru gestionarea, automatizarea și monitorizarea fluxurilor de lucru. Serviciul este ideal pentru conectarea Airflow la alte sisteme, pipeline-uri DevOps sau agenți AI, oferind o orhestrare robustă și flexibilă a fluxurilor de lucru.
- Acces API standardizat
- Interacționează cu Apache Airflow folosind un API MCP unificat, reducând complexitatea integrării.
- Gestionare DAG-uri
- Listează, pune pe pauză, reia și controlează DAG-urile pentru orhestrare flexibilă a fluxurilor.
- Control execuții DAG
- Creează, gestionează și monitorizează execuțiile DAG programatic pentru rularea automată a fluxurilor.
- Verificări stare și versiune
- Preia cu ușurință starea de sănătate și versiunea instanței tale Airflow.
- Integrare de sistem
- Integrează Airflow cu alte servicii și platforme folosind Model Context Protocol pentru automatizare end-to-end.
Cum pot beneficia agenții AI de mcp-server-apache-airflow
Agenții AI pot folosi mcp-server-apache-airflow pentru a automatiza sarcinile complexe de gestionare a fluxurilor de lucru, a monitoriza pipeline-urile de date și a declanșa procese programatic. Folosind interfața standardizată MCP, sistemele AI pot orchestra eficient procesarea datelor, pot crește fiabilitatea fluxurilor și pot permite integrarea fluidă între modelele de învățare automată și pipeline-urile de producție. Astfel, se crește eficiența operațională și se accelerează ciclurile de implementare pentru soluții bazate pe AI.