mcp-server-apache-airflowEste servidor conecta herramientas de IA directamente a Apache Airflow, permitiendo gestionar fluujos de trabajo y tareas mediante conversaciones. Puede ver el estado del flujo de trabajo, disparar ejecuciones, verificar registros y actualizar configuraciones sin

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Reseñado por Daniel Nikulshyn·Actualizado julio de 2026

Resumen

Este proyecto implementa un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo para Apache Airflow, lo que permite una integración fluida con clientes MCP. Permite que los clientes MCP interactúen con Airflow de manera estandarizada, utilizando la biblioteca de cliente oficial de Apache Airflow para garantizar compatibilidad y mantenibilidad. El proyecto proporciona rutas de API para la gestión de DAG, incluyendo listado, obtención de detalles, pausado, reanudación, actualización y eliminación de DAG. También incluye rutas de API para ejecuciones de DAG, como listado, creación, obtención de detalles, actualización y eliminación de ejecuciones de DAG. Además, el proyecto incluye rutas de API para tareas, variables, conexiones, grupos, XComs y conjuntos de datos. Estas rutas permiten a los clientes de MCP ver el estado de las canalizaciones, activar ejecuciones, comprobar registros y actualizar configuraciones a través de conversaciones. Este proyecto proporciona una forma estandarizada de interactuar con Apache Airflow, agilizando los flujos de trabajo y facilitando la gestión de tareas, variables, conexiones y conjuntos de datos a través de la conversación.

Funciones clave

Gestión de DAG
Gestión de ejecuciones de DAG
Gestión de tareas
Gestión de variables
Gestión de conexiones
Gestión de piscinas
Gestión de XComs
Gestión de conjuntos de datos

Precio

Modelo: Free
Categoría: Servidores MCP
Valoración: Aún sin reseñas

Casos de uso

Automatización de fluujos de trabajo

El servidor MCP permite la automatización de fluujos de trabajo al permitir a los clientes de MCP interactuar con Apache Airflow de manera estándar, lo que facilita la gestión de fluujos de trabajo complejos.

Integración de herramientas de IA

El servidor permite a las herramientas de IA conectarse directamente a Apache Airflow, permitiendo a los usuarios gestionar fluujos de trabajo y tareas mediante conversaciones, ver el estado del flujo de trabajo, disparar ejecuciones, verificar registros y actualizar configuraciones.

Pros y contras

Ventajas

Interacción estándar con Apache Airflow
Integración íntima con clientes de MCP
Compatibilidad con la API de REST de Airflow
Mantenibilidad mediante la biblioteca de cliente de Airflow oficial

Contras

Dependiente de Apache Airflow y su API de REST
Limitado a interacciones con clientes de MCP

Reseñas

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Preguntas y respuestas

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