DolphinScheduler MCP-сервер

Сервер протокола контекста модели (MCP) для Apache DolphinScheduler, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с DolphinScheduler через стандартизированный протокол.

Обзор

DolphinScheduler MCP предоставляет сервер на основе FastMCP, который предоставляет REST API DolphinScheduler как набор инструментов, которые могут использоваться агентами ИИ. Сервер действует как мост между моделями ИИ и DolphinScheduler, обеспечивая управление рабочим процессом на основе ИИ.

Функции

Полный охват API функциональности DolphinScheduler
Стандартизированные интерфейсы инструментов, соответствующие протоколу Model Context
Простая настройка с помощью переменных среды или аргументов командной строки
Подробная документация по инструменту

Установка

pip install dolphinscheduler-mcp

Конфигурация

Переменные среды

DOLPHINSCHEDULER_API_URL : URL для API DolphinScheduler (по умолчанию: http://localhost:12345/dolphinscheduler )
DOLPHINSCHEDULER_API_KEY : API-токен для аутентификации с помощью API DolphinScheduler
DOLPHINSCHEDULER_MCP_HOST : Хост для привязки сервера MCP (по умолчанию: 0.0.0.0)
DOLPHINSCHEDULER_MCP_PORT : Порт для привязки сервера MCP (по умолчанию: 8089)
DOLPHINSCHEDULER_MCP_LOG_LEVEL : Уровень ведения журнала (по умолчанию: ИНФОРМАЦИЯ)

Использование

Командная строка

Запустите сервер с помощью интерфейса командной строки:

ds-mcp --host 0.0.0.0 --port 8089

API-интерфейс Python

from dolphinscheduler_mcp.server import run_server

# Start the server
run_server(host="0.0.0.0", port=8089)

Доступные инструменты

Сервер DolphinScheduler MCP предоставляет инструменты для:

Управление проектом
Управление определением процесса
Управление экземплярами процесса
Управление определением задач
Управление планированием
Управление ресурсами
Управление источниками данных
Управление группой оповещений
Управление плагином оповещений
Управление рабочей группой
Управление арендаторами
Управление пользователями
Мониторинг состояния системы

Пример использования клиентом

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"}
)

Лицензия

Лицензия Apache 2.0

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

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.

Сервер Model Context Protocol, который позволяет агентам ИИ взаимодействовать с Apache DolphinScheduler через стандартизированный протокол, обеспечивая управление рабочим процессом на основе ИИ.

Related MCP Servers

ClickUp MCP Server
windalfin
-
security
A
license
-
quality
A Model Context Protocol server that enables AI agents to interact with ClickUp workspaces, allowing task creation, management, and workspace organization through natural language commands.
Last updated -
343
MIT License
Workato MCP Server
jacobgoren-sb
-
security
A
license
-
quality
A Model Context Protocol server that provides seamless interaction with Workato's API through custom AI tools, enabling management of recipes, connections, connectors, folders, and activity logs.
Last updated -
TypeScript
MIT License
n8n MCP Server
leonardsellem
-
security
A
license
-
quality
A Model Context Protocol server that enables AI assistants to interact with n8n workflows through natural language, supporting actions like listing, creating, updating, executing and monitoring workflows.
Last updated -
206
319
TypeScript
MIT License
Tiny TODO MCP
tkc
-
security
F
license
-
quality
A Model Context Protocol server that provides persistent task management capabilities for AI assistants, allowing them to create, update, and track tasks beyond their usual context limitations.
Last updated -
1
TypeScript

View all related MCP servers

DolphinScheduler MCP Server