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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-服务器-apache-airflow

铁匠徽章

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

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

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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            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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            MIT License

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            quality
            An MCP server using the AviationStack API to fetch real-time flight data, including airline flights, airport schedules, future flights and aircraft types.
            Last updated -
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            9
            MIT License

          • MCP-Airflow-API

            call518
            A
            security
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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