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MCP Server for Apache Airflow

by yangkyeongmo
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Python
Remote

mcp-server-apache-airflow

대장간 배지

Apache Airflow용 MCP(Model Context Protocol) 서버 구현으로, MCP 클라이언트와의 원활한 통합을 지원합니다. 이 프로젝트는 MCP(Model Context Protocol)를 통해 Apache Airflow와 상호 작용하는 표준화된 방법을 제공합니다.

에 대한

이 프로젝트는 Apache Airflow의 REST API를 래핑하는 모델 컨텍스트 프로토콜( MPP) 서버를 구현하여 MCP 클라이언트가 표준화된 방식으로 Airflow와 상호 작용할 수 있도록 합니다. 호환성과 유지 관리를 위해 공식 Apache Airflow 클라이언트 라이브러리를 사용합니다.

Related MCP server: MCP Server for Apache Airflow

기능 구현 상태

특징

API 경로

상태

DAG 관리

DAG 목록

/api/v1/dags

✅

DAG 세부 정보 가져오기

/api/v1/dags/{dag_id}

✅

DAG 일시 정지

/api/v1/dags/{dag_id}

✅

DAG 일시 정지 해제

/api/v1/dags/{dag_id}

✅

DAG 업데이트

/api/v1/dags/{dag_id}

✅

DAG 삭제

/api/v1/dags/{dag_id}

✅

DAG 소스 가져오기

/api/v1/dagSources/{file_token}

✅

여러 DAG 패치

/api/v1/dags

✅

DAG 파일 재분석

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

✅

DAG 실행

DAG 실행 목록

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

✅

DAG 실행 만들기

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

✅

DAG 실행 세부 정보 가져오기

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

✅

DAG 실행 업데이트

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

✅

DAG 실행 삭제

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

✅

DAG 실행 배치 가져오기

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

✅

클리어 DAG 런

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

✅

DAG 실행 참고 사항 설정

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

✅

업스트림 데이터 세트 이벤트 가져오기

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

✅

작업

DAG 작업 목록

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

✅

작업 세부 정보 가져오기

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

✅

작업 인스턴스 가져오기

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

✅

작업 인스턴스 나열

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

✅

작업 인스턴스 업데이트

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

✅

작업 인스턴스 지우기

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

✅

작업 인스턴스 상태 설정

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

✅

변수

변수 목록

/api/v1/variables

✅

변수 생성

/api/v1/variables

✅

변수 가져오기

/api/v1/variables/{variable_key}

✅

변수 업데이트

/api/v1/variables/{variable_key}

✅

변수 삭제

/api/v1/variables/{variable_key}

✅

사이

연결 목록

/api/v1/connections

✅

연결 생성

/api/v1/connections

✅

연결 받기

/api/v1/connections/{connection_id}

✅

연결 업데이트

/api/v1/connections/{connection_id}

✅

연결 삭제

/api/v1/connections/{connection_id}

✅

테스트 연결

/api/v1/connections/test

✅

풀

풀 목록

/api/v1/pools

✅

풀 만들기

/api/v1/pools

✅

풀을 얻으세요

/api/v1/pools/{pool_name}

✅

풀 업데이트

/api/v1/pools/{pool_name}

✅

풀 삭제

/api/v1/pools/{pool_name}

✅

엑스컴

XCom 목록

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

✅

XCom Entry 받기

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

✅

데이터 세트

데이터 세트 목록

/api/v1/datasets

✅

데이터 세트 가져오기

/api/v1/datasets/{uri}

✅

데이터 세트 이벤트 가져오기

/api/v1/datasetEvents

✅

데이터 세트 이벤트 생성

/api/v1/datasetEvents

✅

DAG 데이터 세트 대기 이벤트 가져오기

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

✅

DAG 데이터 세트 대기 이벤트 가져오기

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

✅

DAG 데이터 세트 대기 이벤트 삭제

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

✅

DAG 데이터 세트 대기 이벤트 삭제

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

✅

데이터 세트 대기 이벤트 가져오기

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

✅

데이터 세트 대기 이벤트 삭제

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

✅

모니터링

건강을 얻으세요

/api/v1/health

✅

DAG 통계

DAG 통계 가져오기

/api/v1/dags/statistics

✅

구성

구성 가져오기

/api/v1/config

✅

플러그인

플러그인 받기

/api/v1/plugins

✅

제공자

제공자 목록

/api/v1/providers

✅

이벤트 로그

이벤트 로그 나열

/api/v1/eventLogs

✅

이벤트 로그 가져오기

/api/v1/eventLogs/{event_log_id}

✅

체계

가져오기 오류 가져오기

/api/v1/importErrors

✅

가져오기 오류 세부 정보 가져오기

/api/v1/importErrors/{import_error_id}

✅

건강 상태 가져오기

/api/v1/health

✅

버전 받기

/api/v1/version

✅

설정

종속성

이 프로젝트는 공식 Apache Airflow 클라이언트 라이브러리( apache-airflow-client )에 의존합니다. 이 패키지를 설치하면 자동으로 설치됩니다.

환경 변수

다음 환경 변수를 설정하세요.

지엑스피1

Claude Desktop과 함께 사용

claude_desktop_config.json 에 다음을 추가하세요:

{ "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 사용한 대체 구성:

{ "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 저장소를 복제한 실제 경로로 바꾸세요.

API 그룹 선택

--apis 플래그를 설정하여 사용할 API 그룹을 선택할 수 있습니다.

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

기본적으로 모든 API를 사용합니다.

허용되는 값은 다음과 같습니다.

  • 설정

  • 사이

  • 가리비

  • 다그런

  • 다그스탯

  • 데이터 세트

  • 이벤트로그

  • 수입 오류

  • 모니터링

  • 플러그인

  • 수영장

  • 공급자

  • 작업 인스턴스

  • 변하기 쉬운

  • 엑스컴

수동 실행

서버를 수동으로 실행할 수도 있습니다.

make run

make run 다음 옵션을 허용합니다.

옵션:

  • --port : SSE를 수신할 포트(기본값: 8000)

  • --transport : 전송 유형(stdio/sse, 기본값: stdio)

또는 동일한 매개변수를 허용하는 sse 서버를 직접 실행할 수도 있습니다.

make run-sse

Smithery를 통해 설치

Smithery를 통해 Claude Desktop에 Apache Airflow MCP 서버를 자동으로 설치하려면:

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

기여하다

기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

특허

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A
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