mcp-server-apache-airflowCe serveur relie directement les outils d'IA à Apache Airflow, vous permettant de gérer les flux de travail et les tâches via conversation. Vous pouvez visualiser l'état du pipeline, déclencher des exécutions, consulter les logs et mettre à jour les paramètres.

Ce projet implémente un serveur de protocole de contexte de modèle pour Apache Airflow, permettant une intégration transparente avec les clients MCP. Il permet aux clients MCP d'interagir avec Airflow de manière standardisée, en utilisant la bibliothèque cliente officielle Apache Airflow pour la compatibilité et la maintenabilité. Le projet fournit des chemins d'API pour la gestion des DAG, notamment la liste, l'obtention des détails, la pause, la reprise, la mise à jour et la suppression des DAG. Il comprend également des chemins d'API pour les exécutions de DAG, tels que la liste, la création, l'obtention des détails, la mise à jour et la suppression des exécutions de DAG. De plus, le projet comprend des chemins d'API pour les tâches, les variables, les connexions, les pools, les XComs et les jeux de données. Ces chemins permettent aux clients MCP de consulter l'état des pipelines, de déclencher des exécutions, de vérifier les journaux et de mettre à jour les paramètres via des conversations. Ce projet fournit un moyen standardisé d'interagir avec Apache Airflow, rationalisant les flux de travail et facilitant la gestion des tâches, des variables, des connexions et des jeux de données via la conversation.