mcp-server-apache-airflowŠis serveris jungia intelekto pagalbos taikinius tiesiogiai prie Apache Airflow, leidžiant valdyti darbo uždavinius ir užduotis per konversaciją. Galite matyti sąvokos statusą, paleisti vykdyjimus, peržiūrėti logus ir atnaujinti nustatymus beveik beveik be konversacijos.

— (0)

Apžvelgė Daniel Nikulshyn·Atnaujinta 2026 m. liepa

Apžvalga

Ši projekto implementuoja Model Context Protocol serverį Apache Airflow, leidžiant sąmoningos integracijos su MCP klientais. Jis leidžia MCP klientams interact kinti su Airflow standardizuota būdu, naudodami oficialų Apache Airflow klientų biblioteką, užtikrinantis savitarną ir keistumybę. Projektas teikia API keliones sąrašus DAG (graikų anglų abėcėlėje ' Directed Acyclic Graph') valdymui, įskaitant sąrašų, detalių gavimą, susirūpinimą, susirūpinimo atšaukimą, papildymą bei šalinimą. Taip pat jis apima API keliones sąrašams vykdyti, tokias kaip sąrašų, kūrimą, detaliam gavimą, papildymą bei šalinimą. Taip pat projektas apima API kelias užduočių, užjaredinimo, ryšių, polius, XCom ir duomenų rinkinių dalimų. Šios kelios leidžia MCP klientei peržiūrėti srauto būklę, pakeisti atlikimus, pažaboti prisijungimo įrašus bei atnaujinti konfigūracijas per pokalbius. Šis projektas paprastina taikymą su Apache Airflow, tiesioginėja srautų tvarkymą ir padeda lengviau valdyti užduotis, kintamuosius, sąsajas ir duomenis per pokalbį.

Pagrindinės funkcijos

DAG Valdymas
DAG Vykdydavo
Užduočių Valdymas
Reikmenų Valdymas
Sąveikos Valdymas
Žaidimo Sąrašo Valdymas
Duomenų Sandėlio Valdymas

Kainos

Modelis: Free
Kategorija: MCP serveriai
Įvertinimas: Atsiliepimų nėra

Naudojimo atvejai

Darbo Automatizavimas

Šis serveris leidžia automatizuoti darbo sąrašus leisdama MCP klientams sąveikauti su Apache Airflow standardizuota būdu, padedant valdyti daugiamanį darbą sąrašą.

Intelekto Pagalbos Taikinių Integracija

Šis serveris leidžia intelekto pagalbos taikiniams jungti tiekiai prie Apache Airflow, leidžiant naudotojams valdyti darbo sąrašus ir užduotis per konversaciją, matydami sąvokos statusą, palaikydami vykdyjimus, peržiūrėdami logus ir atnaujindami nustatymus.

Privalumai ir trūkumai

Privalumai

Standardizuota sąveika su Apache Airflow
Trynioji sąveika su MCP klientais
Suderinama su Airflow REST API
Atributų prieinamumas iki oficialaus Airflow kliento bibliotekos

Trūkumai

Nepriklausomas nuo Apache Airflow ir jo REST API
Priešailietas tik MCP klientų samboriui

Atsiliepimai

Prisijunk, kad paliktum atsiliepimą.

Atsiliepimų nėra. Būk pirmas!

Klausimai

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