Ein Model Context Protocol (MCP)-Server für Apache DolphinScheduler, der es KI-Agenten ermöglicht, über ein standardisiertes Protokoll mit DolphinScheduler zu interagieren.
DolphinScheduler MCP bietet einen FastMCP-basierten Server, der die REST-API von DolphinScheduler als Sammlung von Tools bereitstellt, die von KI-Agenten verwendet werden können. Der Server fungiert als Brücke zwischen KI-Modellen und DolphinScheduler und ermöglicht KI-gesteuertes Workflow-Management.
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Vollständige API-Abdeckung der DolphinScheduler-Funktionalität
Standardisierte Tool-Schnittstellen nach dem Model Context Protocol
Einfache Konfiguration durch Umgebungsvariablen oder Kommandozeilenargumente
Umfassende Werkzeugdokumentation
pip install dolphinscheduler-mcpDOLPHINSCHEDULER_API_URL : URL für die DolphinScheduler-API (Standard: http://localhost:12345/dolphinscheduler )
DOLPHINSCHEDULER_API_KEY : API-Token zur Authentifizierung mit der DolphinScheduler-API
DOLPHINSCHEDULER_MCP_HOST : Host zum Binden des MCP-Servers (Standard: 0.0.0.0)
DOLPHINSCHEDULER_MCP_PORT : Port zum Binden des MCP-Servers (Standard: 8089)
DOLPHINSCHEDULER_MCP_LOG_LEVEL : Protokollierungsebene (Standard: INFO)
Starten Sie den Server über die Befehlszeilenschnittstelle:
ds-mcp --host 0.0.0.0 --port 8089from dolphinscheduler_mcp.server import run_server
# Start the server
run_server(host="0.0.0.0", port=8089)Der DolphinScheduler MCP-Server bietet Tools für:
Projektmanagement
Prozessdefinitionsmanagement
Prozessinstanzverwaltung
Aufgabendefinitionsmanagement
Terminplanungsmanagement
Ressourcenmanagement
Datenquellenverwaltung
Alarmgruppenverwaltung
Alarm-Plugin-Verwaltung
Mitarbeitergruppenverwaltung
Mieterverwaltung
Benutzerverwaltung
Systemstatusüberwachung
from mcp_client import MCPClient
# Connect to the MCP server
client = MCPClient("http://localhost:8089/mcp")
# Get a list of projects
response = await client.invoke_tool("get-project-list")
# Create a new project
response = await client.invoke_tool(
"create-project",
{"name": "My AI Project", "description": "Project created by AI"}
)Apache-Lizenz 2.0
This server cannot be deployed
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The Remote MCP server acts as a standardized bridge between LLM applications (like Claude, ChatGPT, and Cursor) and external services, enabling AI agents to access external tools and resources. Its primary capability is providing a centralized search tool to discover other MCP servers and their respective tools. Unlike local implementations, it runs remotely with OAuth authentication and permission controls for security.
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