mcp-server-apache-airflowDenne serveren kobler AI-verktøy direkte til Apache Airflow, slik at du kan administrere arbeidsflyter og oppgaver gjennom samtale. Du kan se pipeline-status, utløse kjøringer, sjekke logger og oppdatere innstillinger uten

— (0)

Anmeldt av Daniel Nikulshyn·Oppdatert juli 2026

Oversikt

Dette prosjektet implementerer en Model Context Protocol-server for Apache Airflow, som muliggjør sømløs integrasjon med MCP-klienter. Det gjør det mulig for MCP-klienter å interagere med Airflow på en standardisert måte, ved å bruke den offisielle Apache Airflow-klientbiblioteket for kompatibilitet og vedlikehold. Prosjektet tilbyr API-stier for DAG‑administrasjon, inkludert å liste, hente detaljer, pause, gjenoppta, oppdatere og slette DAGs. Det inkluderer også API-stier for DAG‑runs, slik som å liste, opprette, hente detaljer, oppdatere og slette DAG‑runs. I tillegg inkluderer prosjektet API‑stier for oppgaver, variabler, tilkoblinger, pooler, XComs og datasett. Disse stiene gjør det mulig for MCP‑klienter å se pipeline‑status, utløse kjøringer, sjekke logger og oppdatere innstillinger via samtaler. Dette prosjektet gir en standardisert måte å interagere med Apache Airflow på, forenkler arbeidsflyter og gjør det enklere å administrere oppgaver, variabler, tilkoblinger og datasett gjennom samtale.

Nøkkelfunksjoner

DAG-håndtering
DAG-kjøringer
Oppgavehåndtering
Variabelhåndtering
Tilkoblingshåndtering
Pool-håndtering

Priser

Modell: Free
Kategori: MCP-tjenere
Vurdering: Ingen anmeldelser

Brukstilfeller

Arbeidsflytautomatisering

MCP-serveren muliggjør automatisering av arbeidsflyter ved å la MCP-klienter interagere med Apache Airflow på en standardisert måte, noe som gjør det enklere å administrere komplekse arbeidsflyter.

Integrasjon av AI-verktøy

Serveren gjør det mulig for AI-verktøy å koble direkte til Apache Airflow, slik at brukere kan administrere arbeidsflyter og oppgaver via samtale, se pipeline-status, utløse kjøringer, sjekke logger og oppdatere innstillinger.

Fordeler og ulemper

Fordeler

Standardisert interaksjon med Apache Airflow
Problemfri integrasjon med MCP-klienter
Kompatibilitet med Airflow's REST API
Vedlikehold gjennom den offisielle Airflow-klientbiblioteket

Ulemper

Avhengig av Apache Airflow og dens REST API
Begrenset til MCP-klientinteraksjoner

Anmeldelser

Logg inn for å legge igjen en anmeldelse.

Ingen anmeldelser ennå. Vær den første!

Spørsmål

Er det en læringskurve for utviklere som skal bruke denne serveren?

Fordi den følger Airflows standard API‑konvensjoner og bruker det offisielle klientbiblioteket, vil utviklere som er kjent med Airflows REST‑endepunkter raskt tilpasse seg, med minimal ekstra konfigurasjon utover å distribuere MCP‑serveren.

Asked by Sofia Lindqvist · Dec 25, 2025

Finnes det noen begrensninger ved bruk av denne serveren?

Den fungerer kun når en Apache Airflow‑instans og dens REST‑API er tilgjengelige. Den støtter også kun interaksjon via MCP‑klienter; andre verktøy som ikke er MCP‑baserte krever ekstra wrappers.

Asked by Qiu Yan · Dec 11, 2025

Hva kan jeg gjøre med API‑stiene for DAG‑kjøringer?

Serveren lar deg liste, opprette, hente detaljer, oppdatere og slette DAG‑kjøringer. Du kan også trigge kjøringer og se statusen deres direkte gjennom MCP‑klient‑samtaler.

Asked by Amara Chukwu · Nov 4, 2025

Hvordan integrerer mcp-server-apache-airflow med eksisterende Airflow‑oppsett?

Den bruker det offisielle Apache Airflow‑klientbiblioteket, og eksponerer REST‑stil API‑stier for DAG‑er, kjøreturer, oppgaver, variabler, tilkoblinger, puljer, XComs og datasett. Klienter kan så kalle disse endepunktene for å administrere arbeidsflyter akkurat som om de brukte Airflows native REST‑API.

Asked by Sven Bergqvist · Sep 18, 2025