DolphinScheduler MCP 서버

Apache DolphinScheduler용 MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 에이전트가 표준화된 프로토콜을 통해 DolphinScheduler와 상호 작용할 수 있도록 해줍니다.

개요

DolphinScheduler MCP는 DolphinScheduler의 REST API를 AI 에이전트가 사용할 수 있는 도구 모음으로 제공하는 FastMCP 기반 서버를 제공합니다. 이 서버는 AI 모델과 DolphinScheduler를 연결하는 다리 역할을 하여 AI 기반 워크플로 관리를 지원합니다.

Related MCP server: Role-Specific Context MCP Server

특징

DolphinScheduler 기능에 대한 전체 API 적용
모델 컨텍스트 프로토콜을 따르는 표준화된 도구 인터페이스
환경 변수 또는 명령줄 인수를 통한 간편한 구성
포괄적인 도구 문서

설치

지엑스피1

구성

환경 변수

DOLPHINSCHEDULER_API_URL : DolphinScheduler API의 URL(기본값: http://localhost:12345/dolphinscheduler )
DOLPHINSCHEDULER_API_KEY : DolphinScheduler API 인증을 위한 API 토큰
DOLPHINSCHEDULER_MCP_HOST : MCP 서버를 바인딩할 호스트(기본값: 0.0.0.0)
DOLPHINSCHEDULER_MCP_PORT : MCP 서버를 바인딩할 포트(기본값: 8089)
DOLPHINSCHEDULER_MCP_LOG_LEVEL : 로깅 수준(기본값: INFO)

용법

명령줄

명령줄 인터페이스를 사용하여 서버를 시작합니다.

ds-mcp --host 0.0.0.0 --port 8089

파이썬 API

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

사용 가능한 도구

DolphinScheduler MCP 서버는 다음을 위한 도구를 제공합니다.

프로젝트 관리
프로세스 정의 관리
프로세스 인스턴스 관리
작업 정의 관리
스케줄링 관리
자원 관리
데이터 소스 관리
알림 그룹 관리
알림 플러그인 관리
근로자 그룹 관리
세입자 관리
사용자 관리
시스템 상태 모니터링

클라이언트 사용 예

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"} )