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MCP Server for Apache Airflow

by yangkyeongmo
GitHub
Python
MIT License
99
  • Apple
  • Linux
OverviewInspectNewEndpointsSchemaRelated ServersReviewsScore
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mcp-server-apache-airflow

鍛冶屋のバッジ

Apache Airflow 向けのモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバー実装。MCP クライアントとのシームレスな統合を可能にします。このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコルを介して Apache Airflow と対話するための標準化された方法を提供します。

について

このプロジェクトは、Apache AirflowのREST APIをラップするモデルコンテキストプロトコル（ MCP）サーバーを実装し、MCPクライアントが標準化された方法でAirflowとやり取りできるようにします。互換性と保守性を確保するために、公式のApache Airflowクライアントライブラリを使用しています。

機能実装状況

特徴

APIパス

状態

DAG管理

DAGの一覧

/api/v1/dags

✅

DAGの詳細を取得する

/api/v1/dags/{dag_id}

✅

DAGを一時停止

/api/v1/dags/{dag_id}

✅

DAG の一時停止を解除

/api/v1/dags/{dag_id}

✅

DAGを更新

/api/v1/dags/{dag_id}

✅

DAGを削除

/api/v1/dags/{dag_id}

✅

DAGソースを取得

/api/v1/dagSources/{file_token}

✅

複数のDAGをパッチする

/api/v1/dags

✅

DAG ファイルの再解析

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

✅

DAGラン

DAG実行の一覧

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

✅

DAG 実行の作成

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

✅

DAG 実行の詳細を取得する

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

✅

DAG 実行の更新

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

✅

DAG実行を削除

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

✅

DAG実行バッチを取得

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

✅

DAGランをクリア

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

✅

DAG実行ノートの設定

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

✅

アップストリームデータセットイベントを取得する

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

✅

タスク

DAGタスクの一覧

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

✅

タスクの詳細を取得

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

✅

タスクインスタンスの取得

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

✅

タスクインスタンスの一覧表示

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

✅

タスクインスタンスの更新

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

✅

タスクインスタンスをクリア

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

✅

タスクインスタンスの状態を設定する

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

✅

変数

リスト変数

/api/v1/variables

✅

変数を作成

/api/v1/variables

✅

変数を取得

/api/v1/variables/{variable_key}

✅

変数の更新

/api/v1/variables/{variable_key}

✅

変数を削除

/api/v1/variables/{variable_key}

✅

接続

接続の一覧

/api/v1/connections

✅

接続を作成

/api/v1/connections

✅

接続を取得

/api/v1/connections/{connection_id}

✅

接続の更新

/api/v1/connections/{connection_id}

✅

接続を削除

/api/v1/connections/{connection_id}

✅

テスト接続

/api/v1/connections/test

✅

プール

リストプール

/api/v1/pools

✅

プールを作成

/api/v1/pools

✅

プールを取得

/api/v1/pools/{pool_name}

✅

アップデートプール

/api/v1/pools/{pool_name}

✅

プールを削除

/api/v1/pools/{pool_name}

✅

Xコム

XComsのリスト

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

✅

XComエントリーを入手

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

✅

データセット

データセットの一覧

/api/v1/datasets

✅

データセットを取得

/api/v1/datasets/{uri}

✅

データセットイベントを取得する

/api/v1/datasetEvents

✅

データセットイベントの作成

/api/v1/datasetEvents

✅

DAG データセットのキューイベントの取得

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

✅

DAG データセットのキューイベントを取得する

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

✅

DAG データセットのキューイベントの削除

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

✅

DAG データセットのキューイベントの削除

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

✅

データセットのキューイベントを取得する

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

✅

データセットのキューイベントの削除

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

✅

監視

健康になる

/api/v1/health

✅

DAG統計

DAG統計を取得

/api/v1/dags/statistics

✅

設定

設定を取得

/api/v1/config

✅

プラグイン

プラグインを入手

/api/v1/plugins

✅

プロバイダー

リストプロバイダー

/api/v1/providers

✅

イベントログ

イベントログの一覧表示

/api/v1/eventLogs

✅

イベントログを取得

/api/v1/eventLogs/{event_log_id}

✅

システム

インポートエラーを取得する

/api/v1/importErrors

✅

インポートエラーの詳細を取得する

/api/v1/importErrors/{import_error_id}

✅

健康状態を取得する

/api/v1/health

✅

バージョンを取得

/api/v1/version

✅

設定

依存関係

このプロジェクトは、Apache Airflow公式クライアントライブラリ（ apache-airflow-client ）に依存しています。このパッケージをインストールすると、自動的にインストールされます。

環境変数

次の環境変数を設定します。

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

Claude Desktopでの使用

claude_desktop_config.jsonに追加します:

{ "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" } } } }

uvを使用した代替構成:

{ "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" } } } }

/path/to/mcp-server-apache-airflowリポジトリのクローンを作成した実際のパスに置き換えます。

APIグループの選択

--apisフラグを設定することで、使用する API グループを選択できます。

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

デフォルトではすべての API が使用されます。

許可される値は次のとおりです。

  • 設定

  • 接続

  • ダグ

  • ダグルン

  • ダグスタッツ

  • データセッ���

  • イベントログ

  • インポートエラー

  • 監視

  • プラグイン

  • プール

  • プロバイダー

  • タスクインスタンス

  • 変数

  • エックスコム

手動実行

サーバーを手動で実行することもできます。

make run

make run次のオプションを受け入れます:

オプション:

  • --port : SSEをリッスンするポート（デフォルト: 8000）

  • --transport : トランスポートタイプ (stdio/sse、デフォルト: stdio)

または、同じパラメータを受け入れる sse サーバーを直接実行することもできます。

make run-sse

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の Apache Airflow MCP サーバーを自動的にインストールするには:

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

貢献

貢献を歓迎します！お気軽にプルリクエストを送信してください。

ライセンス

MITライセンス

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

MCP クライアントが Apache Airflow の REST API と対話するための標準化された方法を提供し、DAG 管理や Airflow システムの健全性の監視などの操作をサポートします。

  1. について
    1. 機能実装状況
      1. 設定
        1. 依存関係
        2. 環境変数
        3. Claude Desktopでの使用
        4. APIグループの選択
        5. 手動実行
        6. Smithery経由でインストール
      2. 貢献
        1. ライセンス

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            Provides integration with Apache Airflow's REST API, allowing AI assistants to programmatically interact with Airflow workflows, monitor DAG runs, and manage tasks.
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            An MCP server using the AviationStack API to fetch real-time flight data, including airline flights, airport schedules, future flights and aircraft types.
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            MIT License

          • MCP-Airflow-API

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            license
            A
            quality
            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
            Last updated -
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            42
            MIT License

          View all related MCP servers

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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