AI-agent för Apache Airflow MCP
Koppla sömlöst ihop och hantera Apache Airflow med hjälp av Model Context Protocol (MCP)-servern. Denna integration standardiserar Airflow-orkestrering och möjliggör automatiserad hantering av DAG, uppgifter och resurser från MCP-kompatibla klienter. Snabba upp arbetsflödesautomation, öka driftseffektiviteten och säkerställ robust kompatibilitet med det officiella Apache Airflow-klientbiblioteket.
Enhetlig hantering av Airflow-arbetsflöden
Få full kontroll över Apache Airflow-miljöer direkt från MCP-aktiverade agenter. Hantera enkelt DAG:ar, DAG-körningar, uppgifter, variabler, anslutningar och mer via standardiserade API:er. Centralisera orkestreringen, förenkla driften och möjliggör snabb arbetsflödesutplacering i stor skala.
- Fullständig hantering av DAG-livscykel.
- Lista, skapa, uppdatera, pausa, återuppta och ta bort DAG:ar och deras körningar med full API-täckning.
- Uppgifts- och variabeloperationer.
- Automatisera hantering av uppgifter och variabler för smidig arbetsflödeskörning och konfiguration.
- Säkra anslutningar & resursgrupper.
- Hantera Airflow-anslutningar och resursgrupper säkert, vilket ökar skalbarhet och tillförlitlighet.
- API:er för hälsa & övervakning.
- Övervaka Airflow-hälsa, statistik, tillägg och loggar för proaktiv problemlösning och regelefterlevnad.
Flexibel API-gruppering & skrivskyddade lägen
Anpassa API-exponering för att passa dina krav på regelefterlevnad och säkerhet. Välj specifika Airflow API-grupper eller aktivera skrivskyddat läge för att begränsa interaktioner till säkra, icke-destruktiva operationer. Perfekt för både produktions- och känsliga miljöer.
- Skrivskyddat läge.
- Exponera endast GET-/läsoperationer för säker övervakning och granskning, idealiskt för känsliga miljöer.
- Anpassat API-gruppval.
- Aktivera eller begränsa åtkomst till Airflow-API:er som DAG, variabel, eventlogg m.m., anpassat efter teamets behov.
- Icke-destruktiv testning.
- Testa anslutningar och hämta konfigurationsdata utan att ändra arbetsflödestillstånd.
Snabb distribution & enkel integration
Distribuera din Airflow MCP-server snabbt med enkla miljövariabler och flexibla körningsalternativ. Kompatibel med Claude Desktop, Smithery och direkt manuell körning för smidig integration i valfri arbetsflödesautomationsstack.
- Omedelbar distribution.
- Distribuera med ett enda kommando och miljövariabler, vilket minskar installationstiden för utveckling och produktion.
- Mångsidig integration.
- Använd med Claude Desktop, Smithery eller manuell körning för att passa valfritt DevOps-arbetsflöde.
MCP-INTEGRATION
Tillgängliga MCP-integrationsverktyg för Apache Airflow
Följande verktyg finns tillgängliga som en del av Apache Airflow MCP-integrationen:
- list_dags
Lista alla tillgängliga DAG:ar i Apache Airflow-instansen.
- get_dag_details
Hämta detaljerad information för en specifik DAG.
- update_dag
Uppdatera egenskaper eller konfigurationen för en befintlig DAG.
- delete_dag
Ta bort en angiven DAG från Airflow-instansen.
- create_dag_run
Starta en ny körning för en angiven DAG.
- list_dag_runs
Lista alla DAG-körningar för en specifik DAG.
- get_dag_run_details
Hämta detaljer om en specifik DAG-körning.
- update_dag_run
Uppdatera status eller egenskaper för en DAG-körning.
- delete_dag_run
Ta bort en specifik DAG-körning från Airflow-instansen.
- list_tasks
Lista alla uppgifter som definierats i en specifik DAG.
- get_task_details
Hämta detaljer för en specifik uppgift i en DAG.
- get_task_instance
Hämta information om en specifik uppgiftsinstans i en DAG-körning.
- list_task_instances
Lista alla uppgiftsinstanser för en specifik DAG-körning.
- update_task_instance
Uppdatera status eller detaljer för en uppgiftsinstans.
- create_variable
Skapa en ny Airflow-variabel.
- list_variables
Lista alla Airflow-variabler.
- get_variable
Hämta värdet och detaljer för en specifik Airflow-variabel.
- update_variable
Uppdatera värdet för en befintlig Airflow-variabel.
- delete_variable
Ta bort en angiven Airflow-variabel.
- create_connection
Skapa en ny Airflow-anslutning.
- list_connections
Lista alla konfigurerade Airflow-anslutningar.
- get_connection
Hämta detaljer för en specifik Airflow-anslutning.
- update_connection
Uppdatera konfigurationen för en befintlig Airflow-anslutning.
- delete_connection
Ta bort en angiven Airflow-anslutning.
- test_connection
Testa anslutningen för en angiven Airflow-anslutning.
- list_pools
Lista alla resursgrupper i Airflow.
- create_pool
Skapa en ny resursgrupp i Airflow.
- get_pool
Hämta detaljer om en specifik Airflow-grupp.
- update_pool
Uppdatera konfigurationen för en befintlig Airflow-grupp.
- delete_pool
Ta bort en angiven Airflow-grupp.
- list_xcoms
Lista alla XCom-poster för en specifik uppgiftsinstans.
- get_xcom_entry
Hämta en specifik XCom-post via nyckel.
- list_datasets
Lista alla dataset som är registrerade i Airflow.
- get_dataset
Hämta detaljer om ett specifikt dataset.
- create_dataset_event
Skapa en ny datasethändelse i Airflow.
- list_event_logs
Lista alla händelseloggposter i Airflow-instansen.
- get_event_log
Hämta detaljer om en specifik Airflow-händelselogg.
- get_config
Hämta Airflow-instansens konfiguration.
- get_health
Kontrollera hälsostatusen för Airflow-instansen.
- get_plugins
Få listan över installerade Airflow-tillägg.
- list_providers
Lista alla leverantörer som är installerade i Airflow-instansen.
- list_import_errors
Lista alla importfel som hittats i Airflow DAG:ar.
- get_import_error_details
Hämta detaljerad information om ett specifikt importfel.
- get_version
Hämta versionsinformationen för Airflow-instansen.
Integrera Apache Airflow sömlöst med MCP
Standardisera och förenkla dina Airflow-arbetsflöden med Model Context Protocol. Boka en live-demo eller prova FlowHunt gratis för att uppleva strömlinjeformad, säker orkestrering via mcp-server-apache-airflow.
Vad är mcp-server-apache-airflow
mcp-server-apache-airflow är en implementation av Model Context Protocol (MCP)-servern som är utformad för att sömlöst integrera Apache Airflow med MCP-klienter. Detta open source-projekt tillhandahåller ett standardiserat API för interaktion med Apache Airflow, vilket möjliggör att användare kan hantera, övervaka och styra arbetsflöden (DAG:ar) programmatiskt. Genom att kapsla Airflows REST-API förenklar det integrationen med andra system, vilket gör det möjligt för organisationer att hantera sina arbetsflödesorkestreringsmiljöer på ett enhetligt, protokollstyrt sätt. Viktiga funktioner inkluderar att lista, pausa och återuppta DAG:ar, skapa och hantera DAG-körningar samt hämta hälsostatus och versionsinformation. Detta projekt är idealiskt för utvecklare och organisationer som vill automatisera och standardisera arbetsflödesprocesser över olika infrastrukturer.
Kapabiliteter
Vad vi kan göra med mcp-server-apache-airflow
Med mcp-server-apache-airflow kan du programmatiskt interagera med Apache Airflow via ett standardiserat protokoll. Detta möjliggör sömlös integration för arbetsflödeshantering, automation och övervakning. Tjänsten är idealisk för att koppla Airflow till andra system, DevOps-pipelines eller AI-agenter och erbjuder robust och flexibel arbetsflödesorkestrering.
- Standardiserad API-åtkomst
- Interagera med Apache Airflow via ett enhetligt MCP-API, vilket minskar integrationskomplexiteten.
- DAG-hantering
- Lista, pausa, återuppta och kontrollera Directed Acyclic Graphs (DAG:ar) för flexibel arbetsflödesorkestrering.
- DAG-körningskontroll
- Skapa, hantera och övervaka DAG-körningar programmatiskt för automatiserad arbetsflödeskörning.
- Hälsokontroller och versionskontroller
- Hämta enkelt hälsostatus och version för din Airflow-instans.
- Systemintegration
- Integrera Airflow med andra tjänster och plattformar med Model Context Protocol för end-to-end-automation.
Hur AI-agenter kan dra nytta av mcp-server-apache-airflow
AI-agenter kan utnyttja mcp-server-apache-airflow för att automatisera komplexa arbetsflödeshanteringsuppgifter, övervaka datapipelines och trigga processer programmatiskt. Genom att använda det standardiserade MCP-gränssnittet kan AI-system effektivt orkestrera databehandling, öka arbetsflödespålitligheten och möjliggöra sömlös integration mellan maskininlärningsmodeller och produktionspipelines. Detta förbättrar driftseffektiviteten och påskyndar implementeringscykler för AI-drivna lösningar.