DolphinScheduler MCP サーバー

Apache DolphinScheduler 用の Model Context Protocol (MCP) サーバー。AI エージェントが標準化されたプロトコルを通じて DolphinScheduler と対話できるようになります。

概要

DolphinScheduler MCPは、FastMCPベースのサーバーを提供し、DolphinSchedulerのREST APIをAIエージェントが利用できるツール群として公開します。このサーバーはAIモデルとDolphinScheduler間の橋渡しとして機能し、AI主導のワークフロー管理を実現します。

Related MCP server: Role-Specific Context MCP Server

特徴

DolphinScheduler 機能の完全な API カバレッジ
モデルコンテキストプロトコルに準拠した標準化されたツールインターフェース
環境変数またはコマンドライン引数による簡単な設定
包括的なツールドキュメント

インストール

pip install dolphinscheduler-mcp

構成

環境変数

DOLPHINSCHEDULER_API_URL : DolphinScheduler API の URL (デフォルト: http://localhost:12345/dolphinscheduler )
DOLPHINSCHEDULER_API_KEY : DolphinScheduler API の認証用の API トークン
DOLPHINSCHEDULER_MCP_HOST : MCPサーバーをバインドするホスト（デフォルト: 0.0.0.0）
DOLPHINSCHEDULER_MCP_PORT : MCPサーバーをバインドするポート（デフォルト: 8089）
DOLPHINSCHEDULER_MCP_LOG_LEVEL : ログレベル（デフォルト: INFO）

使用法

コマンドライン

コマンドラインインターフェイスを使用してサーバーを起動します。

ds-mcp --host 0.0.0.0 --port 8089

Python API

from dolphinscheduler_mcp.server import run_server # Start the server run_server(host="0.0.0.0", port=8089)

利用可能なツール

DolphinScheduler MCP サーバーは、次のツールを提供します。

プロジェクト管理
プロセス定義管理
プロセスインスタンス管理
タスク定義管理
スケジュール管理
リソース管理
データソース管理
アラートグループ管理
アラートプラグイン管理
労働者グループ管理
テナント管理
ユーザー管理
システムステータス監視

クライアントの使用例

from mcp_client import MCPClient # Connect to the MCP server client = MCPClient("http://localhost:8089/mcp") # Get a list of projects response = await client.invoke_tool("get-project-list") # Create a new project response = await client.invoke_tool( "create-project", {"name": "My AI Project", "description": "Project created by AI"} )