Integrácia Apache Airflow MCP Server

Čo robí “Apache Airflow” MCP Server?

Apache Airflow MCP Server je server Model Context Protocolu (MCP), ktorý slúži ako most medzi AI asistentami a inštanciami Apache Airflow. Obalením REST API Apache Airflow umožňuje MCP klientom a AI agentom komunikovať s Airflow štandardizovaným a programovým spôsobom. Prostredníctvom tohto servera môžu vývojári spravovať Airflow DAGy (Directed Acyclic Graphs), monitorovať workflowy, spúšťať úlohy a vykonávať rôzne operácie automatizácie workflowov. Táto integrácia zjednodušuje vývojové procesy tým, že AI-nástroje môžu dotazovať stav dátových pipeline, orchestráciu úloh a meniť nastavenia workflowu priamo cez MCP. Server využíva oficiálnu knižnicu klienta Apache Airflow na zachovanie kompatibility a zabezpečenie robustnej interakcie medzi AI ekosystémom a dátovou infraštruktúrou postavenou na Airflow.

Zoznam promptov

V dostupných súboroch ani v obsahu repozitára nie sú zdokumentované žiadne explicitné šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári ani v README nie sú zdokumentované žiadne explicitné MCP zdroje.

Zoznam nástrojov

• Zoznam DAGov
  Umožňuje klientom získať zoznam všetkých DAGov (workflowov) spravovaných Airflow inštanciou.
• Detaily DAGu
  Získať podrobné informácie o konkrétnom Dagu podľa jeho ID.
• Pozastaviť DAG
  Pozastaví konkrétny DAG, čím zabráni plánovaným spusteniam, kým nebude odpozastavený.
• Odpozastaviť DAG
  Odpozastaví konkrétny DAG, čím opäť umožní jeho plánované vykonávanie.
• Aktualizovať DAG
  Aktualizuje konfiguráciu alebo vlastnosti konkrétneho DAGu.
• Vymazať DAG
  Odstráni konkrétny DAG z Airflow inštancie.
• Získať zdrojový kód DAGu
  Získať zdrojový kód alebo obsah súboru daného DAGu.
• Patch viacerých DAGov
  Aplikuje úpravy na viacero DAGov v jednej operácii.
• Reparse DAG súbor
  Spustí opätovné spracovanie DAG súboru v Airflow, užitočné po zmenách v kóde.
• Zoznam spustení DAGu
  Zoznam všetkých spustení pre konkrétny DAG.
• Vytvoriť spustenie DAGu
  Spustí nové vykonanie konkrétneho DAGu.
• Detaily spustenia DAGu
  Získať podrobné informácie o konkrétnom spustení DAGu.

Príklady použitia MCP servera

• Automatizovaná orchestrácia workflowov
  Vývojári môžu pomocou AI agentov programovo plánovať, spúšťať a monitorovať workflowy v Airflow, čím znižujú manuálne zásahy a zvyšujú automatizáciu.
• Správa DAGov a verzionovanie
  AI asistenti môžu pomáhať so správou, pozastavovaním, odpozastavovaním a aktualizáciou DAGov, čo uľahčuje správu komplexných pipeline a zmien.
• Monitoring pipeline a upozornenia
  Server umožňuje AI nástrojom zisťovať stav vykonaní DAGov, čím podporuje proaktívny monitoring a upozorňovanie na zlyhania alebo úspechy workflowov.
• Dynamická úprava DAGov
  Umožňuje dynamické aktualizácie alebo patchovanie DAGov na základe aktuálnych potrieb, napríklad zmeny harmonogramu alebo parametrov.
• Kontrola zdrojového kódu a ladenie
  AI nástroje môžu získať zdrojové súbory DAGov na kontrolu kódu, ladenie alebo compliance kontroly priamo z Airflow inštancie.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte na svojom zariadení nainštalovaný Node.js a Windsurf.
2. Nájdite konfiguračný súbor Windsurf (zvyčajne windsurf.config.json).
3. Pridajte Apache Airflow MCP Server do sekcie mcpServers:

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

4. Uložte konfiguračný súbor.
5. Reštartujte Windsurf a overte, či sa Airflow MCP Server úspešne načítal.

Príklad zabezpečenia API kľúčov:

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

Claude

1. Uistite sa, že je nainštalovaný Node.js a máte prístup ku konfigurácii Claude.
2. Upravte konfiguračný súbor tak, aby obsahoval Apache Airflow MCP Server.
3. Použite nasledujúci JSON príklad:

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

4. Uložte a reštartujte Claude.
5. Overte pripojenie a funkčnosť.

Cursor

1. Overte inštaláciu Node.js.
2. Otvorte konfiguračný súbor Cursor.
3. Pridajte:

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

4. Uložte a reštartujte Cursor.
5. Skontrolujte integráciu MCP Servera.

Cline

1. Nainštalujte Node.js, ak ešte nie je prítomný.
2. Prejdite do konfiguračného súboru Cline.
3. Vložte:

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

4. Uložte a reštartujte Cline.
5. Overte pripojenie MCP Servera.

Poznámka: API kľúče pre Airflow vždy zabezpečujte pomocou environmentálnych premenných, ako je ukázané vo Windsurf príklade vyššie.

Ako používať tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Pre integráciu MCP serverov do vášho workflowu vo FlowHunt začnite pridaním MCP komponentu do toku a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panelu. V sekcii systémovej konfigurácie MCP vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite “apache-airflow” nahradiť skutočným názvom vášho MCP servera a URL adresu upraviť podľa svojej inštancie.

Prehľad

Náš názor

Apache Airflow MCP Server poskytuje robustné nástroje na správu workflowov a automatizáciu, no chýba dokumentácia prompt šablón a explicitných MCP zdrojov. Nastavenie je jednoduché, MIT licencia a aktívny vývoj sú pozitívom. Mierne obmedzenie jeho využitia pre agentné LLM workflowy predstavuje absencia dokumentácie sampling a roots funkcií.

MCP skóre