Apache DolphinScheduler 用の Model Context Protocol (MCP) サーバー。AI エージェントが標準化されたプロトコルを通じて DolphinScheduler と対話できるようになります。
DolphinScheduler MCPは、FastMCPベースのサーバーを提供し、DolphinSchedulerのREST APIをAIエージェントが利用できるツール群として公開します。このサーバーはAIモデルとDolphinScheduler間の橋渡しとして機能し、AI主導のワークフロー管理を実現します。
Related MCP server: DataWorks MCP Server
DolphinScheduler 機能の完全な API カバレッジ
モデルコンテキストプロトコルに準拠した標準化されたツールインターフェース
環境変数またはコマンドライン引数による簡単な設定
包括的なツールドキュメント
pip install dolphinscheduler-mcpDOLPHINSCHEDULER_API_URL : DolphinScheduler API の URL (デフォルト: http://localhost:12345/dolphinscheduler )
DOLPHINSCHEDULER_API_KEY : DolphinScheduler API の認証用の API トークン
DOLPHINSCHEDULER_MCP_HOST : MCPサーバーをバインドするホスト（デフォルト: 0.0.0.0）
DOLPHINSCHEDULER_MCP_PORT : MCPサーバーをバインドするポート（デフォルト: 8089）
DOLPHINSCHEDULER_MCP_LOG_LEVEL : ログレベル（デフォルト: INFO）
コマンドライン インターフェイスを使用してサーバーを起動します。
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)DolphinScheduler MCP サーバーは、次のツールを提供します。
プロジェクト管理
プロセス定義管理
プロセスインスタンス管理
タスク定義管理
スケジュール管理
リソース管理
データソース管理
アラートグループ管理
アラートプラグイン管理
労働者グループ管理
テナント管理
ユーザー管理
システムステータス監視
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ライセンス2.0
This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
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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.
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
