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MCP Server for Apache Airflow

by yangkyeongmo
GitHub
Python
MIT License
99
  • Apple
  • Linux
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Flujo de aire de Apache del servidor mcp

insignia de herrería

Implementación de un servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para Apache Airflow, que permite una integración fluida con clientes MCP. Este proyecto proporciona una forma estandarizada de interactuar con Apache Airflow mediante el Protocolo de Contexto de Modelo.

Acerca de

Este proyecto implementa un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que encapsula la API REST de Apache Airflow, lo que permite a los clientes MCP interactuar con Airflow de forma estandarizada. Utiliza la biblioteca de cliente oficial de Apache Airflow para garantizar la compatibilidad y el mantenimiento.

Estado de implementación de la función

Característica

Ruta de la API

Estado

Gestión de DAG

Lista de DAG

/api/v1/dags

✅

Obtener detalles de DAG

/api/v1/dags/{dag_id}

✅

Pausa DAG

/api/v1/dags/{dag_id}

✅

Reanudar DAG

/api/v1/dags/{dag_id}

✅

Actualizar DAG

/api/v1/dags/{dag_id}

✅

Eliminar DAG

/api/v1/dags/{dag_id}

✅

Obtener fuente DAG

/api/v1/dagSources/{file_token}

✅

Parchear varios DAG

/api/v1/dags

✅

Analizar archivo DAG

/api/v1/dagSources/{file_token}/reparse

✅

DAG se ejecuta

Lista de ejecuciones de DAG

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns

✅

Crear ejecución de DAG

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns

✅

Obtener detalles de la ejecución de DAG

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}

✅

Actualizar la ejecución de DAG

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}

✅

Eliminar ejecución de DAG

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}

✅

Obtener lotes de ejecuciones DAG

/api/v1/dags/~/dagRuns/list

✅

Ejecución de DAG clara

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/clear

✅

Establecer nota de ejecución de DAG

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/setNote

✅

Obtener eventos del conjunto de datos ascendente

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/upstreamDatasetEvents

✅

Tareas

Lista de tareas de DAG

/api/v1/dags/{dag_id}/tasks

✅

Obtener detalles de la tarea

/api/v1/dags/{dag_id}/tasks/{task_id}

✅

Obtener instancia de tarea

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/taskInstances/{task_id}

✅

Lista de instancias de tareas

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/taskInstances

✅

Actualizar instancia de tarea

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/taskInstances/{task_id}

✅

Borrar instancias de tareas

/api/v1/dags/{dag_id}/clearTaskInstances

✅

Establecer el estado de las instancias de tarea

/api/v1/dags/{dag_id}/updateTaskInstancesState

✅

Variables

Variables de lista

/api/v1/variables

✅

Crear variable

/api/v1/variables

✅

Obtener variable

/api/v1/variables/{variable_key}

✅

Actualizar variable

/api/v1/variables/{variable_key}

✅

Eliminar variable

/api/v1/variables/{variable_key}

✅

Conexiones

Conexiones de lista

/api/v1/connections

✅

Crear conexión

/api/v1/connections

✅

Obtener conexión

/api/v1/connections/{connection_id}

✅

Actualizar conexión

/api/v1/connections/{connection_id}

✅

Eliminar conexión

/api/v1/connections/{connection_id}

✅

Conexión de prueba

/api/v1/connections/test

✅

Quinielas

Lista de grupos

/api/v1/pools

✅

Crear grupo

/api/v1/pools

✅

Obtener piscina

/api/v1/pools/{pool_name}

✅

Grupo de actualizaciones

/api/v1/pools/{pool_name}

✅

Eliminar grupo

/api/v1/pools/{pool_name}

✅

XComs

Lista de XComs

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/taskInstances/{task_id}/xcomEntries

✅

Obtenga la entrada a XCom

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/taskInstances/{task_id}/xcomEntries/{xcom_key}

✅

Conjuntos de datos

Lista de conjuntos de datos

/api/v1/datasets

✅

Obtener conjunto de datos

/api/v1/datasets/{uri}

✅

Obtener eventos del conjunto de datos

/api/v1/datasetEvents

✅

Crear evento de conjunto de datos

/api/v1/datasetEvents

✅

Obtener evento en cola del conjunto de datos DAG

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/queued/datasetEvents/{uri}

✅

Obtener eventos en cola del conjunto de datos DAG

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/queued/datasetEvents

✅

Eliminar evento en cola del conjunto de datos DAG

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/queued/datasetEvents/{uri}

✅

Eliminar eventos en cola del conjunto de datos DAG

/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/queued/datasetEvents

✅

Obtener eventos en cola del conjunto de datos

/api/v1/datasets/{uri}/dagRuns/queued/datasetEvents

✅

Eliminar eventos en cola del conjunto de datos

/api/v1/datasets/{uri}/dagRuns/queued/datasetEvents

✅

Escucha

Obtenga salud

/api/v1/health

✅

Estadísticas de DAG

Obtener estadísticas de DAG

/api/v1/dags/statistics

✅

Configuración

Obtener configuración

/api/v1/config

✅

Complementos

Obtener complementos

/api/v1/plugins

✅

Proveedores

Proveedores de listas

/api/v1/providers

✅

Registros de eventos

Lista de registros de eventos

/api/v1/eventLogs

✅

Obtener registro de eventos

/api/v1/eventLogs/{event_log_id}

✅

Sistema

Obtener errores de importación

/api/v1/importErrors

✅

Obtener detalles del error de importación

/api/v1/importErrors/{import_error_id}

✅

Obtener el estado de salud

/api/v1/health

✅

Obtener versión

/api/v1/version

✅

Configuración

Dependencias

Este proyecto depende de la biblioteca cliente oficial de Apache Airflow ( apache-airflow-client ). Se instalará automáticamente al instalar este paquete.

Variables de entorno

Establezca las siguientes variables de entorno:

AIRFLOW_HOST=<your-airflow-host> AIRFLOW_USERNAME=<your-airflow-username> AIRFLOW_PASSWORD=<your-airflow-password>

Uso con Claude Desktop

Añade a tu claude_desktop_config.json :

{ "mcpServers": { "mcp-server-apache-airflow": { "command": "uvx", "args": ["mcp-server-apache-airflow"], "env": { "AIRFLOW_HOST": "https://your-airflow-host", "AIRFLOW_USERNAME": "your-username", "AIRFLOW_PASSWORD": "your-password" } } } }

Configuración alternativa usando uv :

{ "mcpServers": { "mcp-server-apache-airflow": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/path/to/mcp-server-apache-airflow", "run", "mcp-server-apache-airflow" ], "env": { "AIRFLOW_HOST": "https://your-airflow-host", "AIRFLOW_USERNAME": "your-username", "AIRFLOW_PASSWORD": "your-password" } } } }

Reemplace /path/to/mcp-server-apache-airflow con la ruta real donde ha clonado el repositorio.

Selección de los grupos de API

Puede seleccionar los grupos de API que desea utilizar configurando el indicador --apis .

uv run mcp-server-apache-airflow --apis "dag,dagrun"

El valor predeterminado es utilizar todas las API.

Los valores permitidos son:

  • configuración

  • conexiones

  • trozo de cuero

  • dagrun

  • datos estadísticos

  • conjunto de datos

  • registro de eventos

  • error de importación

  • escucha

  • complemento

  • piscina

  • proveedor

  • instancia de tarea

  • variable

  • xcom

Ejecución manual

También puedes ejecutar el servidor manualmente:

make run

make run acepta las siguientes opciones:

Opciones:

  • --port : Puerto para escuchar SSE (predeterminado: 8000)

  • --transport : Tipo de transporte (stdio/sse, predeterminado: stdio)

O bien, puede ejecutar directamente el servidor sse, que acepta los mismos parámetros:

make run-sse

Instalación mediante herrería

Para instalar Apache Airflow MCP Server para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install @yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow --client claude

Contribuyendo

¡Agradecemos sus contribuciones! No dude en enviar una solicitud de incorporación de cambios.

Licencia

Licencia MIT

Deploy Server
A
security – no known vulnerabilities
-
license - not tested
A
quality - confirmed to work

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.

Tools

View all tools

Proporciona una forma estandarizada para que los clientes MCP interactúen con la API REST de Apache Airflow, respaldando operaciones como la administración de DAG y el monitoreo del estado del sistema Airflow.

  1. Acerca de
    1. Estado de implementación de la función
      1. Configuración
        1. Dependencias
        2. Variables de entorno
        3. Uso con Claude Desktop
        4. Selección de los grupos de API
        5. Ejecución manual
        6. Instalación mediante herrería
      2. Contribuyendo
        1. Licencia

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            Monitor and manage Apache Airflow clusters through natural language queries via MCP tools: DAG inspection, task monitoring, health checks, and cluster analytics without API complexity. * Guide: https://call518.medium.com/mcp-airflow-api-a-model-context-protocol-mcp-server-for-apache-airflow-5dfdfb2
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            42
            MIT License

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          MCP directory API

          We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

          curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow'

          If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server