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airflow-mcp-server

by us-all
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@us-all/airflow-mcp

Airflow MCP-Server — DAGs, Runs, Task-Instanzen und Log-Tails lesen; Trigger und Clear (schreibgeschützt). Basiert auf @us-all/mcp-toolkit.

Ein fokussierter MCP für die Airflow Stable REST API. Standardmäßig nur lesend; airflow-trigger-dag und airflow-clear-task sind durch AIRFLOW_ALLOW_WRITE=true geschützt.

Für eine tiefere dbt-Integration (Manifest-Parsing, Run-Results-Historie, Source-Freshness, spaltenbasierte Testabdeckung, Lineage-Analysen, benutzerdefinierte DQ-Ergebnistabellen) installieren Sie zusätzlich den Begleiter @us-all/dbt-mcp.

  • 7 Tools in den Kategorien airflow + meta

  • 2 MCP-Prompts für DAG-Triage-Workflows

  • 1 Aggregations-Tool, das die Kombination aus list-runs → get-task-instances ersetzt

Installation

pnpm add -D @us-all/airflow-mcp

Ausführung

AIRFLOW_API_URL=http://airflow.example.com:8080/api/v1 \
AIRFLOW_USERNAME=admin AIRFLOW_PASSWORD=... \
npx @us-all/airflow-mcp

Der Server spricht MCP stdio; binden Sie ihn in Claude Desktop / Cursor / einen beliebigen MCP-Client ein. Setzen Sie MCP_TRANSPORT=http, um den Streamable HTTP-Transport (Bearer-Auth, /health-Endpunkt) zu aktivieren.

Tools

airflow (6 + 1 Aggregation)

Tool

Beschreibung

airflow-list-dags

Aktive DAGs mit Tag-/Suchfiltern auflisten

airflow-list-runs

Letzte Runs eines DAGs (Statusfilter, sortiert nach Aktualität)

airflow-get-task-instances

Task-Instanzen für einen spezifischen DAG-Run

airflow-get-task-logs

Tail (letzte N kB) eines Task-Instanz-Logs

airflow-trigger-dag

Einen neuen Run auslösen (schreibgeschützt)

airflow-clear-task

Spezifische Task-Instanzen löschen → erneut ausführen (schreibgeschützt)

dag-health-rollup

Aggregierter DAG-Status: Erfolgsrate + durchschnittliche Dauer + letzter fehlgeschlagener Run + fehlerhafte Tasks

meta

search-tools — natürlichsprachliche Tool-Suche.

Prompts

Prompt

Verwendung bei

dag-failure-triage

"Warum ist DAG X fehlgeschlagen?" — ruft Runs ab, isoliert Fehler, gibt Logs aus, schlägt Korrekturen vor

dag-schedule-audit

"Alle DAGs auf niedrige Erfolgsraten und hängende Runs prüfen"

Umgebungsvariablen

Env

Erforderlich

Hinweise

AIRFLOW_API_URL

ja

Airflow REST API Basis, z. B. http://airflow.example.com:8080/api/v1

AIRFLOW_USERNAME

nein

Basic-Auth Benutzername

AIRFLOW_PASSWORD

nein

Basic-Auth Passwort (geheim)

AIRFLOW_ALLOW_WRITE

nein

true aktiviert airflow-trigger-dag / airflow-clear-task

AIRFLOW_TOOLS / AIRFLOW_DISABLE

nein

Kategorie-Umschalter

Getestete Schemata

  • Airflow Stable REST API (2.x). Airflow 3.x stellt dieselbe Schnittstelle über die /api/v1/ Stable-Endpunkte bereit, daher funktioniert dieser Server sowohl mit 2.x- als auch mit 3.x-Deployments.

Begleitender Server

Für dbt-Artefakt-Parsing, Run-Results-Historie und DQ-Ergebnistabellen installieren Sie zusätzlich @us-all/dbt-mcp.

Build

pnpm install
pnpm run build      # tsc → dist/
pnpm test           # vitest
pnpm run smoke      # spawns dist/index.js, calls initialize + tools/list (set env first)

Lizenz

MIT — siehe LICENSE.

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
B
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
0dRelease cycle
2Releases (12mo)

Resources

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Tools

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/us-all/airflow-mcp-server'

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