Apache DolphinScheduler용 MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 에이전트가 표준화된 프로토콜을 통해 DolphinScheduler와 상호 작용할 수 있도록 해줍니다.
DolphinScheduler MCP는 DolphinScheduler의 REST API를 AI 에이전트가 사용할 수 있는 도구 모음으로 제공하는 FastMCP 기반 서버를 제공합니다. 이 서버는 AI 모델과 DolphinScheduler를 연결하는 다리 역할을 하여 AI 기반 워크플로 관리를 지원합니다.
Related MCP server: DataWorks MCP Server
DolphinScheduler 기능에 대한 전체 API 적용
모델 컨텍스트 프로토콜을 따르는 표준화된 도구 인터페이스
환경 변수 또는 명령줄 인수를 통한 간편한 구성
포괄적인 도구 문서
지엑스피1
DOLPHINSCHEDULER_API_URL : DolphinScheduler API의 URL(기본값: http://localhost:12345/dolphinscheduler )
DOLPHINSCHEDULER_API_KEY : DolphinScheduler API 인증을 위한 API 토큰
DOLPHINSCHEDULER_MCP_HOST : MCP 서버를 바인딩할 호스트(기본값: 0.0.0.0)
DOLPHINSCHEDULER_MCP_PORT : MCP 서버를 바인딩할 포트(기본값: 8089)
DOLPHINSCHEDULER_MCP_LOG_LEVEL : 로깅 수준(기본값: INFO)
명령줄 인터페이스를 사용하여 서버를 시작합니다.
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 서버는 다음을 위한 도구를 제공합니다.
프로젝트 관리
프로세스 정의 관리
프로세스 인스턴스 관리
작업 정의 관리
스케줄링 관리
자원 관리
데이터 소스 관리
알림 그룹 관리
알림 플러그인 관리
근로자 그룹 관리
세입자 관리
사용자 관리
시스템 상태 모니터링
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"}
)아파치 라이선스 2.0
This server cannot be installed
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If you are the server author, to access and configure the admin panel.
The Mercado Pago MCP Server implements the Model Context Protocol to provide AI agents and LLMs with access to Mercado Pago's APIs and tools within compatible development environments. It acts as an intermediary that translates Mercado Pago resources into executable functions (tools) that AI applications can invoke to perform actions and automate flows. The server simplifies integration, enables using documentation to implement or improve code, and optimizes operations through natural language interactions without manual implementations.
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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.
