airflow-mcp-server
@us-all/airflow-mcp
Airflow MCPサーバー — DAG、実行、タスクインスタンス、ログテールの読み取り。トリガーおよびクリア(書き込み制限付き)。
@us-all/mcp-toolkitを基盤として構築されています。
Airflow Stable REST APIに特化したMCPです。デフォルトでは読み取り専用ですが、AIRFLOW_ALLOW_WRITE=true を設定することで airflow-trigger-dag および airflow-clear-task が有効になります。
dbtとのより深い統合(マニフェスト解析、実行結果履歴、ソースの鮮度、列ごとのテストカバレッジ、リネージの追跡、カスタムDQ結果テーブルなど)が必要な場合は、コンパニオンである @us-all/dbt-mcp を併せてインストールしてください。
airflow+metaカテゴリで7つのツールを提供DAGトリアージワークフロー用の2つのMCPプロンプト
list-runs → get-task-instances の組み合わせを置き換える1つの集約ツール
インストール
pnpm add -D @us-all/airflow-mcp実行
AIRFLOW_API_URL=http://airflow.example.com:8080/api/v1 \
AIRFLOW_USERNAME=admin AIRFLOW_PASSWORD=... \
npx @us-all/airflow-mcpこのサーバーはMCP stdioを使用します。Claude Desktop / Cursor / その他のMCPクライアントに接続してください。MCP_TRANSPORT=http を設定すると、ストリーミング可能なHTTPトランスポート(Bearer認証、/health エンドポイント)を選択できます。
ツール
airflow (6 + 1 集約ツール)
ツール | 説明 |
| タグ/検索フィルターを使用してアクティブなDAGを一覧表示 |
| 特定DAGの最近の実行(状態フィルター、新しい順) |
| 特定のDAG実行のタスクインスタンス |
| 特定タスクインスタンスのログの末尾(最後のN kB)を取得 |
| 新しい実行をトリガー(書き込み制限付き) |
| 特定のタスクインスタンスをクリアして再実行(書き込み制限付き) |
| 集約されたDAGの健全性:成功率 + 平均実行時間 + 最後の失敗した実行 + 失敗しているタスク |
meta
search-tools — 自然言語によるツール検索。
プロンプト
プロンプト | 使用場面 |
| 「なぜDAG Xは失敗したのか?」 — 実行を取得し、失敗を特定し、ログをダンプし、修正案を提示 |
| 「成功率が低いDAGやスタックしている実行をすべてスキャンする」 |
環境変数
環境変数 | 必須 | 備考 |
| はい | Airflow REST APIのベースURL(例: |
| いいえ | Basic認証のユーザー名 |
| いいえ | Basic認証のパスワード(シークレット) |
| いいえ |
|
| いいえ | カテゴリの切り替え |
テスト済みスキーマ
Airflow Stable REST API (2.x)。Airflow 3.xも
/api/v1/Stableエンドポイント経由で同じインターフェースを公開しているため、このサーバーは2.xおよび3.xの両方のデプロイメントで動作します。
コンパニオンサーバー
dbtアーティファクトの解析、実行結果履歴、DQ結果テーブルについては、@us-all/dbt-mcp を併せてインストールしてください。
ビルド
pnpm install
pnpm run build # tsc → dist/
pnpm test # vitest
pnpm run smoke # spawns dist/index.js, calls initialize + tools/list (set env first)ライセンス
MIT — LICENSE を参照してください。
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Latest Blog Posts
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/us-all/airflow-mcp-server'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server