mcp-server-apache-airflowQuesto server collega gli strumenti AI direttamente a Apache Airflow, consentendo di gestire workflow e compiti attraverso conversazione. Puoi visualizzare lo stato del pipeline, attivare esecuzioni, controllare i log e aggiornare le impostazioni senza interagire con la console.

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Recensito da Daniel Nikulshyn·Aggiornato luglio 2026

Panoramica

Questo progetto implementa un server Model Context Protocol per Apache Airflow, abilitando l'integrazione senza soluzione di continuità con i client MCP. Consente ai client MCP di interagire con Airflow in modo standardizzato, utilizzando la libreria client ufficiale di Apache Airflow per compatibilità e manutenibilità. Il progetto fornisce percorsi API per la gestione delle DAG, inclusi l'elenco, la visualizzazione dei dettagli, la pausa, la ripresa, l'aggiornamento e l'eliminazione delle DAG. Include inoltre percorsi API per le esecuzioni delle DAG, come l'elenco, la creazione, la visualizzazione dei dettagli, l'aggiornamento e l'eliminazione delle esecuzioni delle DAG. Inoltre, il progetto include percorsi API per attività, variabili, connessioni, pool, XCom e set di dati. Questi percorsi consentono ai client MCP di visualizzare lo stato della pipeline, attivare esecuzioni, controllare i log e aggiornare le impostazioni tramite conversazioni. Questo progetto fornisce un modo standardizzato per interagire con Apache Airflow, snellendo i flussi di lavoro e rendendo più facile la gestione di attività, variabili, connessioni e set di dati tramite conversazione.

Funzionalità chiave

Gestione del DAG
Esecuzioni del DAG
Gestione dei compiti
Gestione delle variabili
Gestione delle connessioni
Gestione dei pool
Gestione degli XCom e dei datasets

Prezzi

Modello: Free
Categoria: Server MCP
Valutazione: Nessuna recensione

Casi d’uso

Automazione dei workflow

Il server MCP permette l'automazione dei workflow consentendo ai clienti MCP di interagire con Apache Airflow in un modo standardizzato, rendendo più facile gestire workflow complessi.

Integrazione degli strumenti AI

Rende possibile agli strumenti AI collegarsi direttamente a Apache Airflow, consentendo ai utenti di gestire i workflow e i compiti attraverso conversazione e visualizzare lo stato del pipeline, attivare esecuzioni, guardare i log e aggiornare le impostazioni.

Pro & contro

Pro

Interazione standardizzata con Apache Airflow
Integrazione senza ostacoli con i clienti MCP
Compatibilità con l'API REST di Airflow
Riparabilità attraverso la libreria client ufficiale Airflow

Contro

Dipendente da Apache Airflow e la sua API REST
Limitato alle interazioni dei clienti MCP

Recensioni

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Domande e risposte

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