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。

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"}
)

ライセンス

Apacheライセンス2.0

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

How are these scores calculated?

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.

AI エージェントが標準化されたプロトコルを介して Apache DolphinScheduler と対話し、AI 主導のワークフロー管理を可能にするモデルコンテキストプロトコルサーバー。

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