Integrarea serverului Apache Airflow MCP

Ce face serverul “Apache Airflow” MCP?

Serverul Apache Airflow MCP este un server Model Context Protocol (MCP) care acționează ca o punte între asistenții AI și instanțele Apache Airflow. Prin ambalarea API-ului REST al Apache Airflow, permite clienților MCP și agenților AI să interacționeze cu Airflow într-un mod standardizat și programatic. Prin intermediul acestui server, dezvoltatorii pot gestiona DAG-uri Airflow (Directed Acyclic Graphs), pot monitoriza fluxuri de lucru, declanșa execuții și realiza diverse sarcini de automatizare a workflow-ului. Această integrare simplifică fluxurile de dezvoltare, permițând uneltelor alimentate de AI să interogheze starea pipeline-urilor de date, să orcheze joburi și să modifice configurații de workflow direct prin MCP. Serverul utilizează biblioteca oficială client Apache Airflow pentru a menține compatibilitatea și a asigura o interacțiune robustă între ecosistemele AI și infrastructura de date bazată pe Airflow.

Listă de prompturi

Nu sunt documentate șabloane de prompt explicite în fișierele sau conținutul repository-ului disponibil.

Listă de resurse

Nu sunt documentate resurse MCP explicite în conținutul repository-ului sau README.

Listă de unelte

• Listare DAG-uri
  Permite clienților să obțină o listă cu toate DAG-urile (workflows) gestionate de instanța Airflow.
• Detalii DAG
  Recuperează informații detaliate despre un DAG specific identificat prin ID-ul său.
• Pauză DAG
  Pune pe pauză un DAG specific, prevenind rulările programate până la reluare.
• Repornește DAG
  Repornește un DAG specific, permițând reluarea execuțiilor programate.
• Actualizează DAG
  Actualizează configurația sau proprietățile unui DAG specific.
• Șterge DAG
  Elimină un DAG specific din instanța Airflow.
• Obține sursa DAG
  Preia codul sursă sau conținutul fișierului unui anumit DAG.
• Patch pentru mai multe DAG-uri
  Aplică actualizări simultan la mai multe DAG-uri într-o singură operație.
• Reparsează fișierul DAG
  Declanșează Airflow să reparseze un fișier DAG, util după modificări de cod.
• Listare rulări DAG
  Listează toate rulările pentru un DAG specific.
• Creează rulare DAG
  Declanșează o nouă rulare pentru un DAG specific.
• Detalii rulare DAG
  Oferă informații detaliate despre o anumită rulare DAG.

Cazuri de utilizare pentru acest server MCP

• Orchestrare automată a workflow-urilor
  Dezvoltatorii pot folosi agenți AI pentru a programa, declanșa și monitoriza fluxuri Airflow programatic, reducând intervenția manuală și crescând automatizarea.
• Gestionarea și controlul versiunilor DAG
  Asistenții AI pot ajuta la gestionarea, punerea pe pauză, repornirea și actualizarea DAG-urilor, facilitând gestionarea ciclului de viață și a modificărilor pipeline-urilor complexe.
• Monitorizare pipeline și alertare
  Serverul permite uneltelor AI să interogheze starea rulărilor DAG, oferind monitorizare proactivă și alertare la eșecuri sau succesuri de workflow.
• Modificare dinamică a DAG-urilor
  Permite actualizări sau patch-uri dinamice ale DAG-urilor în funcție de cerințe în timp real, precum schimbarea programărilor sau parametrilor.
• Inspectarea codului sursă și depanare
  Uneltele AI pot prelua fișierele sursă ale DAG-urilor pentru revizuire de cod, depanare sau verificări de conformitate direct din instanța Airflow.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Node.js și Windsurf pe sistemul tău.
2. Găsește fișierul de configurare Windsurf (de obicei windsurf.config.json).
3. Adaugă serverul Apache Airflow MCP în secțiunea mcpServers:

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

4. Salvează fișierul de configurare.
5. Repornește Windsurf și verifică dacă serverul Airflow MCP se încarcă cu succes.

Exemplu pentru securizarea cheilor API:

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

Claude

1. Asigură-te că Node.js este instalat și că fișierul de configurare al Claude este accesibil.
2. Editează fișierul de configurare pentru a include serverul Apache Airflow MCP.
3. Folosește acest fragment JSON:

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

4. Salvează și repornește Claude.
5. Confirmă conexiunea și funcționalitatea.

Cursor

1. Verifică instalarea Node.js.
2. Deschide fișierul de configurare al Cursor.
3. Adaugă:

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

4. Salvează și repornește Cursor.
5. Verifică integrarea MCP Server.

Cline

1. Instalează Node.js dacă nu este deja instalat.
2. Navighează la fișierul de configurare al Cline.
3. Introdu:

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

4. Salvează și repornește Cline.
5. Verifică conexiunea MCP Server.

Notă: Securizează cheile API Airflow folosind variabile de mediu, așa cum este prezentat în exemplul pentru Windsurf de mai sus.

Cum să folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău de lucru FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

{
  "apache-airflow": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://serverulmcp.tău.exemplu/cale-către-mcp/url"
  }
}

Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “apache-airflow” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău.

Prezentare generală

Opinia noastră

Serverul Apache Airflow MCP oferă un set solid de unelte pentru gestionarea și automatizarea fluxurilor, însă documentația pentru șabloane de prompturi și resurse MCP explicite lipsește. Configurarea este simplă, iar existența unei licențe MIT și a unei dezvoltări active sunt aspecte pozitive. Totuși, lipsa documentației pentru sampling și funcționalități roots limitează puțin aplicabilitatea pentru fluxurile agentice LLM.

Scor MCP