mcp-server-apache-airflowТози сървър свързва интегрирани AI инструмента директно с Apache Airflow, което ви дава възможност да управлявате потоци и задачи чрез разговор. Виждасте състоянието на потока, излъчвате изпълнения, справяте се с лози и актуализирате настройките без ограничения.

— (0)

Прегледано от Daniel Nikulshyn·Актуализирано юли 2026 г.

Преглед

Този проект реализира сървър на протокола за създаване на контекст, позволявайки напълно безпрепятствено интеграция с MCP клиенти. Той позволява на MCP клиентите да съобщават с Airflow на стандартен начин, използвайки официалния клиент на Apache Airflow за съвместимост и поддържане на работата. Сървърът предоставя пътища за API за управление на DAG-овете, включително показване на списъка, получаване на детайли, прилагане на пауза, отслабване на паузата, актуализация и махане на DAG-ове. В него също така са включени пътища за API за извършване на DAG-овете, като например показване на списъка, създаване, получаване на детайли, актуализация и махане на извършения DAG-. Пaketът съдържа и пътищата на API за задачи, променливи, връзки, групиране, XComs и данни. Тези пътища позволяват на клиентите на MCP да изгледат състоянието на пайплайна, извикват тренировки, проверят логи, и актуализират настройки чрез конвернации. Този проект предоставя стандартизиран начин за сътрудничество с Apache Airflow, което улеснява управлението на процесури задачи, промени, свързани с връзки и данни чрез конверсация.

Ключови функции

Менеджмент на DAG
Менеджмент на изпълнения на DAG
Менеджмент на задачи
Менеджмент на променливи
Менеджмент на връзки
Менеджмент на пулове

Цени

Модел: Free
Категория: Сервери MCP
Оценка: Все още няма отзиви

Случаи на употреба

Автоматизиране на потоци

Сървърът MCP разрешава автоматизираната изправа на потоци, като позволява на клиентите MCP да общуват с Apache Airflow по стандартизиран начин, което прави по лесно управлението на сложни потоци.

Интеграция на AI инструменти

Сървърът позволява на AI инструментите да се свързват директно с Apache Airflow, издавайки на потребителите възможността да управляват потоци и задачи чрез разговор, да виждат състоянието на потока, използват го за изпълнения, проверяват логове и актуализираха настройки.

Плюсове и минуси

Плюсове

Стандартизирана интеракция с Apache Airflow
Смъвтна интегриране с клиенти MCP
Съвместимост със REST API на Airflow
Достъпност при поддръжка чрез официалните библиотеки за клиент Airflow

Минуси

Зависимост от Apache Airflow и от REST API
Ограничаване при интеракции само със клиенти MCP

Отзиви

Влез, за да оставиш отзив.

Все още няма отзиви. Бъди първи!

Въпроси

Is there a learning curve for developers to use this server?

Because it follows Airflow’s standard API conventions and relies on the official client library, developers familiar with Airflow’s REST endpoints will adapt quickly, with minimal extra configuration beyond deploying the MCP server.

Asked by Sofia Lindqvist · Dec 25, 2025

Are there any limitations to using this server?

It is only functional when an Apache Airflow instance and its REST API are available. It also supports interaction exclusively via MCP clients; other non‑MCP tools would need additional wrappers.

Asked by Qiu Yan · Dec 11, 2025

What can I do with the API paths for DAG runs?

The server allows you to list, create, retrieve details, update, and delete DAG runs. You can also trigger runs and view their status directly through MCP client conversations.

Asked by Amara Chukwu · Nov 4, 2025

How does mcp-server-apache-airflow integrate with existing Airflow setups?

It uses the official Apache Airflow client library, exposing REST‑style API paths for DAGs, runs, tasks, variables, connections, pools, XComs, and datasets. Clients can then call these endpoints to manage workflows just as if they were using Airflow’s native REST API.

Asked by Sven Bergqvist · Sep 18, 2025