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MCP Server for Apache Airflow

by yangkyeongmo
GitHub
Python
MIT License
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  • Apple
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mcp-服务器-apache-airflow

Apache Airflow 的模型上下文协议 (MCP) 服务器实现，可与 MCP 客户端无缝集成。该项目提供了一种通过模型上下文协议与 Apache Airflow 交互的标准化方式。

关于

该项目实现了一个模型上下文协议 (MCP)服务器，它封装了 Apache Airflow 的 REST API，允许 MCP 客户端以标准化的方式与 Airflow 交互。它使用官方的 Apache Airflow 客户端库来确保兼容性和可维护性。

功能实现状态

特征API 路径地位
DAG 管理
列出 DAG/api/v1/dags✅
获取 DAG 详细信息/api/v1/dags/{dag_id}✅
暂停 DAG/api/v1/dags/{dag_id}✅
取消暂停 DAG/api/v1/dags/{dag_id}✅
更新 DAG/api/v1/dags/{dag_id}✅
删除 DAG/api/v1/dags/{dag_id}✅
获取 DAG 源/api/v1/dagSources/{file_token}✅
修补多个 DAG/api/v1/dags✅
重新解析 DAG 文件/api/v1/dagSources/{file_token}/reparse✅
DAG 运行
列出 DAG 运行/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns✅
创建 DAG 运行/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns✅
获取 DAG 运行详细信息/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}✅
更新 DAG 运行/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}✅
删除 DAG 运行/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}✅
获取 DAG 运行批次/api/v1/dags/~/dagRuns/list✅
清除 DAG 运行/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/clear✅
设置 DAG 运行说明/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/setNote✅
获取上游数据集事件/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/upstreamDatasetEvents✅
任务
列出 DAG 任务/api/v1/dags/{dag_id}/tasks✅
获取任务详细信息/api/v1/dags/{dag_id}/tasks/{task_id}✅
获取任务实例/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/taskInstances/{task_id}✅
列出任务实例/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/taskInstances✅
更新任务实例/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/taskInstances/{task_id}✅
清除任务实例/api/v1/dags/{dag_id}/clearTaskInstances✅
设置任务实例状态/api/v1/dags/{dag_id}/updateTaskInstancesState✅
变量
列出变量/api/v1/variables✅
创建变量/api/v1/variables✅
获取变量/api/v1/variables/{variable_key}✅
更新变量/api/v1/variables/{variable_key}✅
删除变量/api/v1/variables/{variable_key}✅
连接
列出连接/api/v1/connections✅
创建连接/api/v1/connections✅
获取连接/api/v1/connections/{connection_id}✅
更新连接/api/v1/connections/{connection_id}✅
删除连接/api/v1/connections/{connection_id}✅
测试连接/api/v1/connections/test✅
泳池
列出池/api/v1/pools✅
创建池/api/v1/pools✅
获取池/api/v1/pools/{pool_name}✅
更新池/api/v1/pools/{pool_name}✅
删除池/api/v1/pools/{pool_name}✅
XComs
列出 XComs/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/taskInstances/{task_id}/xcomEntries✅
获取 XCom 入口/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/taskInstances/{task_id}/xcomEntries/{xcom_key}✅
数据集
列出数据集/api/v1/datasets✅
获取数据集/api/v1/datasets/{uri}✅
获取数据集事件/api/v1/datasetEvents✅
创建数据集事件/api/v1/datasetEvents✅
获取 DAG 数据集排队事件/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/queued/datasetEvents/{uri}✅
获取 DAG 数据集排队事件/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/queued/datasetEvents✅
删除 DAG 数据集排队事件/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/queued/datasetEvents/{uri}✅
删除 DAG 数据集排队事件/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/queued/datasetEvents✅
获取数据集排队事件/api/v1/datasets/{uri}/dagRuns/queued/datasetEvents✅
删除数据集排队事件/api/v1/datasets/{uri}/dagRuns/queued/datasetEvents✅
监控
获取健康/api/v1/health✅
DAG 统计数据
获取 DAG 统计数据/api/v1/dags/statistics✅
配置
获取配置/api/v1/config✅
插件
获取插件/api/v1/plugins✅
提供商
列表提供商/api/v1/providers✅
事件日志
列出事件日志/api/v1/eventLogs✅
获取事件日志/api/v1/eventLogs/{event_log_id}✅
系统
获取导入错误/api/v1/importErrors✅
获取导入错误详细信息/api/v1/importErrors/{import_error_id}✅
获取健康状况/api/v1/health✅
获取版本/api/v1/version✅

设置

依赖项

该项目依赖于官方 Apache Airflow 客户端库 ( apache-airflow-client )。安装此软件包时，它将自动安装。

环境变量

设置以下环境变量：

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

与 Claude Desktop 一起使用

添加到您的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" } } } }

使用uv替代配置：

{ "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" } } } }

将/path/to/mcp-server-apache-airflow替换为您克隆存储库的实际路径。

选择 API 组

您可以通过设置--apis标志来选择要使用的 API 组。

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

默认使用所有 API。

允许的值为：

  • 配置
  • 连接
  • 达格
  • 达格伦
  • 达格统计
  • 数据集
  • 事件日志
  • 导入错误
  • 监控
  • 插件
  • 水池
  • 提供者
  • 任务实例
  • 多变的
  • 幽浮

手动执行

您也可以手动运行服务器：

make run

make run接受以下选项：

选项：

  • --port ：监听 SSE 的端口（默认值：8000）
  • --transport ：传输类型（stdio/sse，默认值：stdio）

或者，您可以直接运行 sse 服务器，它接受相同的参数：

make run-sse

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 Apache Airflow MCP 服务器：

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

贡献

欢迎贡献代码！欢迎提交 Pull 请求。

执照

MIT 许可证

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A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

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

为 MCP 客户端提供与 Apache Airflow 的 REST API 交互的标准化方式，支持 DAG 管理和监控 Airflow 系统健康状况等操作。

  1. 关于
    1. 功能实现状态
      1. 设置
        1. 依赖项
        2. 环境变量
        3. 与 Claude Desktop 一起使用
        4. 选择 API 组
        5. 手动执行
        6. 通过 Smithery 安装
      2. 贡献
        1. 执照

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