DolphinScheduler MCP-Server
Ein Model Context Protocol (MCP)-Server für Apache DolphinScheduler, der es KI-Agenten ermöglicht, über ein standardisiertes Protokoll mit DolphinScheduler zu interagieren.
Überblick
DolphinScheduler MCP bietet einen FastMCP-basierten Server, der die REST-API von DolphinScheduler als Sammlung von Tools bereitstellt, die von KI-Agenten verwendet werden können. Der Server fungiert als Brücke zwischen KI-Modellen und DolphinScheduler und ermöglicht KI-gesteuertes Workflow-Management.
Merkmale
- Vollständige API-Abdeckung der DolphinScheduler-Funktionalität
- Standardisierte Tool-Schnittstellen nach dem Model Context Protocol
- Einfache Konfiguration durch Umgebungsvariablen oder Kommandozeilenargumente
- Umfassende Werkzeugdokumentation
Installation
Konfiguration
Umgebungsvariablen
DOLPHINSCHEDULER_API_URL
: URL für die DolphinScheduler-API (Standard: http://localhost:12345/dolphinscheduler )DOLPHINSCHEDULER_API_KEY
: API-Token zur Authentifizierung mit der DolphinScheduler-APIDOLPHINSCHEDULER_MCP_HOST
: Host zum Binden des MCP-Servers (Standard: 0.0.0.0)DOLPHINSCHEDULER_MCP_PORT
: Port zum Binden des MCP-Servers (Standard: 8089)DOLPHINSCHEDULER_MCP_LOG_LEVEL
: Protokollierungsebene (Standard: INFO)
Verwendung
Befehlszeile
Starten Sie den Server über die Befehlszeilenschnittstelle:
Python-API
Verfügbare Tools
Der DolphinScheduler MCP-Server bietet Tools für:
- Projektmanagement
- Prozessdefinitionsmanagement
- Prozessinstanzverwaltung
- Aufgabendefinitionsmanagement
- Terminplanungsmanagement
- Ressourcenmanagement
- Datenquellenverwaltung
- Alarmgruppenverwaltung
- Alarm-Plugin-Verwaltung
- Mitarbeitergruppenverwaltung
- Mieterverwaltung
- Benutzerverwaltung
- Systemstatusüberwachung
Beispiel für die Clientverwendung
Lizenz
Apache-Lizenz 2.0
This server cannot be installed
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Ein Model Context Protocol-Server, der es KI-Agenten ermöglicht, über ein standardisiertes Protokoll mit Apache DolphinScheduler zu interagieren und so ein KI-gesteuertes Workflow-Management zu ermöglichen.
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