Сервер протокола контекста модели (MCP) для Apache DolphinScheduler, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с DolphinScheduler через стандартизированный протокол.
DolphinScheduler MCP предоставляет сервер на основе FastMCP, который предоставляет REST API DolphinScheduler как набор инструментов, которые могут использоваться агентами ИИ. Сервер действует как мост между моделями ИИ и DolphinScheduler, обеспечивая управление рабочим процессом на основе ИИ.
Related MCP server: DataWorks MCP Server
Полный охват API функциональности DolphinScheduler
Стандартизированные интерфейсы инструментов, соответствующие протоколу Model Context
Простая настройка с помощью переменных среды или аргументов командной строки
Подробная документация по инструменту
pip install dolphinscheduler-mcpDOLPHINSCHEDULER_API_URL : URL для API DolphinScheduler (по умолчанию: http://localhost:12345/dolphinscheduler )
DOLPHINSCHEDULER_API_KEY : API-токен для аутентификации с помощью API DolphinScheduler
DOLPHINSCHEDULER_MCP_HOST : Хост для привязки сервера MCP (по умолчанию: 0.0.0.0)
DOLPHINSCHEDULER_MCP_PORT : Порт для привязки сервера MCP (по умолчанию: 8089)
DOLPHINSCHEDULER_MCP_LOG_LEVEL : Уровень ведения журнала (по умолчанию: ИНФОРМАЦИЯ)
Запустите сервер с помощью интерфейса командной строки:
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)Сервер DolphinScheduler MCP предоставляет инструменты для:
Управление проектом
Управление определением процесса
Управление экземплярами процесса
Управление определением задач
Управление планированием
Управление ресурсами
Управление источниками данных
Управление группой оповещений
Управление плагином оповещений
Управление рабочей группой
Управление арендаторами
Управление пользователями
Мониторинг состояния системы
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"}
)Лицензия Apache 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.
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.
A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…
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.
