mcp-server-apache-airflowŠis serveris savieno AI rīkus tieši ar Apache Airflow, ļaujot jums pārvaldīt darba plūsmas un uzdevumus sarunās. Jūs varat skatīt pipeline status, izsaukt izpildes, pārbaudīt žurnālus un atjaunināt iestatījumus.

— (0)

Pārskatījis Daniel Nikulshyn·Atjaunināts 2026. g. jūlijs

Pārskats

Projekts implementē Model Context Protocol serveram Apache Airflow, ļaujot ērtu integrāciju ar MCP klientiem. Tas ļauj MCP klientiem saskarīties ar Airflow vienkāršai standartā, izmantotoficiālo Apache Airflow klienta bibliotēku kompatibilitātes un izvēlneibildamības nolūkiem. Projekts piedāvā API ceļus programmēšanas grafiku (DAG) pārvaldē, kas ietver saturu sarakstu, detalizētu informāciju iegūšanu, stagnēšanu, stagnēšanas izbeigšanu, novērtēšanu un izdzēšanu. Tāpat šajā projekta sastāvā ir API ceļi programmēšanas grafiku izpētījumiem, tostarp sarakstu iegūšanu, izveidošanu, detalizētu informāciju iegūšanu, novērtēšanu un izdzēšanu. Tāpat tas paskaidro, ka projekts satur API ceļus uz uzdevumiem, reizinājumu, saitēm, pulkiem, XComs un datu neskaidrībām. Šos ceļus MCP klientu iespējo parādīt vielstekla stāvokli, izraut darbību, pārbaudīt logus, un atjaunināt iestatījus konversācijās. Šis projekts sniedz standartizētu veidu, kā interagēt ar Apache Airflow, izlaicinot strādniecībām un vieglāk nodotākai uzraudzību uz uzdevumiem, mainīgo lielumiem, savienojumiem un datamās kopas caur konversāciju.

Galvenās funkcijas

DAG pārvaldība
DAG izpildes
Uzdevumu pārvaldība
Mainīgo pārvaldība
Savienojumu pārvaldība
Buferu (pools) pārvaldība

Cenas

Modelis: Free
Kategorija: MCP Serveri
Vērtējums: Nav atsauksmju

Lietošanas gadījumi

Darba plūsmas automatizācija

MCP serveris ļauj automatizēt darba plūsmas, ļaujot MCP klientiem mijiedarboties ar Apache Airflow standarta veidā, padarot vieglāku komplektu darba plūsmu pārvaldību.

AI rīku integrēšana

Šis serveris ļauj AI rīkiem tieši pieslēgties Apache Airflow, ļaujot lietotājiem pārvaldīt darba plūsmas un uzdevumus sarunās, skatot pipeline status, izsaukt izpildes, pārbaudīt žurnālus un atjaunināt iestatījumus.

Plusi un mīnusi

Plusi

Standarta veida mijiedarbība ar Apache Airflow
Bez traucējumu integrācija ar MCP klientiem
Saderība ar Airflow REST API
Uzturēšana caur oficiālo Airflow klienta bibliotēku

Mīnusi

Atkarīgs no Apache Airflow un tā REST API
Ierobežots MCP klientu mijiedarbībām

Atsauksmes

Pieslēdzies, lai atstātu atsauksmi.

Vēl nav atsauksmju. Esi pirmais!

Jautājumi

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