mcp-server-apache-airflowDieser Server verbindet KI-Tools direkt mit Apache Airflow, sodass Sie Workflows und Aufgaben per Konversation steuern können. Sie können den Pipeline-Status einsehen, Ausführungen starten, Logs prüfen und Einstellungen aktualisieren.

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Geprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Juli 2026

Übersicht

Dieses Projekt implementiert einen Model Context Protocol-Server für Apache Airflow, der eine nahtlose Integration mit MCP-Clients ermöglicht. Es ermöglicht MCP-Clients, auf standardisierte Weise mit Airflow zu interagieren, indem es die offizielle Apache Airflow-Clientbibliothek für Kompatibilität und Wartbarkeit verwendet. Das Projekt bietet API-Pfade für die DAG-Verwaltung, einschließlich Auflisten, Abrufen von Details, Pausieren, Fortsetzen, Aktualisieren und Löschen von DAGs. Es enthält auch API-Pfade für DAG-Ausführungen, wie Auflisten, Erstellen, Abrufen von Details, Aktualisieren und Löschen von DAG-Ausführungen. Zusätzlich enthält das Projekt API-Pfade für Aufgaben, Variablen, Verbindungen, Pools, XComs und Datensätze. Diese Pfade ermöglichen es MCP-Clients, den Pipeline-Status anzuzeigen, Ausführungen auszulösen, Protokolle zu überprüfen und Einstellungen über Gespräche zu aktualisieren. Dieses Projekt bietet eine standardisierte Möglichkeit, mit Apache Airflow zu interagieren, Workflows zu optimieren und die Verwaltung von Aufgaben, Variablen, Verbindungen und Daten durch Gespräche zu erleichtern.

Hauptfunktionen

DAG-Management
DAG Runs
Task Management
Variables Management
Connections Management
Pools Management

Preise

Modell: Free
Kategorie: MCP-Server
Bewertung: Noch keine Bewertungen

Anwendungsfälle

Workflow-Automatisierung

Der MCP-Server ermöglicht die Automatisierung von Workflows, indem er MCP-Clients erlaubt, auf standardisierte Weise mit Apache Airflow zu interagieren, wodurch das Management komplexer Workflows vereinfacht wird.

KI-Tool-Integration

Der Server ermöglicht es KI-Tools, sich direkt mit Apache Airflow zu verbinden und Benutzern die Verwaltung von Workflows und Aufgaben per Konversation zu erlauben, einschließlich Ansicht des Pipeline-Status, Auslösen von Läufen, Überprüfung von Logs und Aktualisierung von Einstellungen.

Pro & Contra

Pro

Standardisierte Interaktion mit Apache Airflow
Nahtlose Integration mit MCP-Clients
Kompatibilität mit der REST API von Airflow
Wartbarkeit durch die offizielle Airflow-Client-Bibliothek

Contra

Abhängigkeit von Apache Airflow und dessen REST API
Begrenzt auf Interaktionen mit MCP-Clients

Bewertungen

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Fragen & Antworten

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