Apache Airflow MCP Server-integration

Vad gör “Apache Airflow” MCP Server?

Apache Airflow MCP Server är en Model Context Protocol (MCP)-server som fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Apache Airflow-instanser. Genom att kapsla in Apache Airflow’s REST API möjliggör den att MCP-klienter och AI-agenter kan interagera med Airflow på ett standardiserat och programmässigt sätt. Via denna server kan utvecklare hantera Airflow-DAG:ar (Directed Acyclic Graphs), övervaka arbetsflöden, trigga körningar och utföra olika arbetsflödesautomatiseringar. Denna integration effektiviserar utvecklingsflöden genom att tillåta AI-drivna verktyg att fråga status på datapipelines, orkestrera jobb och ändra arbetsflödets konfigurationer direkt via MCP. Servern använder det officiella Apache Airflow-klientbiblioteket för att bibehålla kompatibilitet och säkerställa robust interaktion mellan AI-ekosystem och Airflow-baserad datainfrastruktur.

Lista över Prompter

Inga explicita promptmallar är dokumenterade i de tillgängliga filerna eller i innehållet i arkivet.

Lista över Resurser

Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade i arkivets innehåll eller README.

Lista över Verktyg

• Lista DAG:ar
  Låter klienter hämta en lista över alla DAG:ar (arbetsflöden) som hanteras av Airflow-instansen.
• Hämta DAG-detaljer
  Hämta detaljerad information om en specifik DAG identifierad via dess ID.
• Pausa DAG
  Pausar en specifik DAG och förhindrar schemalagda körningar tills den avpausas.
• Avpausa DAG
  Avpausar en specifik DAG och gör det möjligt för den att återuppta schemalagd körning.
• Uppdatera DAG
  Uppdatera konfiguration eller egenskaper för en specifik DAG.
• Ta bort DAG
  Ta bort en specifik DAG från Airflow-instansen.
• Hämta DAG-källkod
  Hämta källkoden eller filinnehållet för en given DAG.
• Patcha flera DAG:ar
  Utför uppdateringar på flera DAG:ar i en och samma operation.
• Tolkas om DAG-fil
  Trigga Airflow att tolka om en DAG-fil, användbart efter kodändringar.
• Lista DAG-körningar
  Lista alla körningar för en specifik DAG.
• Skapa DAG-körning
  Trigga en ny körning för en specifik DAG.
• Hämta DAG-körningsdetaljer
  Hämta detaljerad information om en viss DAG-körning.

Användningsområden för denna MCP Server

• Automatiserad arbetsflödesorkestrering
  Utvecklare kan använda AI-agenter för att schemalägga, trigga och övervaka Airflow-arbetsflöden programmässigt, vilket minskar manuella ingrepp och ökar automatiseringen.
• DAG-hantering och versionskontroll
  AI-assistenter kan hantera, pausa, avpausa och uppdatera DAG:ar, vilket gör det enklare att hantera komplexa pipeline-livscykler och förändringar.
• Pipeline-övervakning och larm
  Servern gör det möjligt för AI-verktyg att fråga status på DAG-körningar, vilket möjliggör proaktiv övervakning och larm vid arbetsflödesfel eller framgångar.
• Dynamisk DAG-modifiering
  Möjliggör dynamiska uppdateringar eller patchning av DAG:ar baserat på realtidsbehov, såsom ändrade scheman eller parametrar.
• Inspektion och felsökning av källkod
  AI-verktyg kan hämta DAG-källfiler för kodgranskning, felsökning eller regelefterlevnad direkt från Airflow-instansen.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Se till att du har Node.js och Windsurf installerat på din dator.
2. Leta upp Windsurf-konfigurationsfilen (vanligen windsurf.config.json).
3. Lägg till Apache Airflow MCP Server i avsnittet mcpServers:

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

4. Spara konfigurationsfilen.
5. Starta om Windsurf och verifiera att Airflow MCP Server laddas korrekt.

Exempel på säkring av API-nycklar:

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

Claude

1. Se till att Node.js är installerat och att Claudes konfigurationsfil är tillgänglig.
2. Redigera konfigurationsfilen för att inkludera Apache Airflow MCP Server.
3. Använd följande JSON-snutt:

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

4. Spara och starta om Claude.
5. Bekräfta anslutning och funktionalitet.

Cursor

1. Verifiera installationen av Node.js.
2. Öppna Cursors konfigurationsfil.
3. Lägg till:

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

4. Spara och starta om Cursor.
5. Kontrollera MCP Server-integrationen.

Cline

1. Installera Node.js om det inte redan finns.
2. Navigera till Clines konfigurationsfil.
3. Infoga:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Verifiera anslutningen till MCP Server.

Obs: Säkra dina Airflow API-nycklar med hjälp av miljövariabler som visas i Windsurf-exemplet ovan.

Så här använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfiguration, ange dina MCP-serverdetaljer enligt detta JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att byta ut “apache-airflow” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din servers URL.

Översikt

Vår åsikt

Apache Airflow MCP Server ger robusta verktyg för arbetsflödesshantering och automatisering, men saknar dokumentation om promptmallar och explicita MCP-resurser. Installationen är enkel, och förekomsten av MIT-licens och aktiv utveckling är positivt. Dock begränsar den bristande dokumentationen om sampling och roots-funktioner dess användningsområde något för agentiska LLM-arbetsflöden.

MCP-betyg