mcp-server-apache-airflowSerwer ten łączy narzędzia AI bezpośrednio z Apache Airflow, umożliwiając zarządzanie przepływami pracy i zadaniami za pomocą rozmowy. Możesz wyświetlać status potoku, uruchamiać zadania, sprawdzać dzienniki i aktualizować ustawienia bez

— (0)

Zrecenzowane przez Daniel Nikulshyn·Zaktualizowano lipiec 2026

Przegląd

Ten projekt implementuje serwer protokołu Model Context Protocol dla Apache Airflow, umożliwiając niezróżniczone integracje z klientami MCP. Pozwala klientom MCP na interakcje z Airflow w standardowy sposób, wykorzystując oficjalną bibliotekę klienta Apache Airflow w celu zapewnienia zdolności do współdziałania oraz utrzymania aktualności. Projekt oferuje szlaki API dla zarządzania DAGiem, w tym listowanie, pobieranie szczegółów, blokowanie, odblokowywanie, aktualizowanie i usuwanie DAGów. Projekt ten zawiera również szlaki API dla wykonywania DAGów, takich jak listowanie, tworzenie, pobieranie szczegółów, aktualizowanie i usuwanie wykonywań DAGów. Aplikacja obejmuje odpowiednie ścieżki API dla zadań, zmiennej, połączeń, pul, XComów i zestawów danych. Dzięki tym ścieżkom klienci MCP mogą widzieć status przepływu, wywoływać wykonywanie zadań, sprawdzać logi oraz aktualizować ustawienia przez rozmowy. Ten projekt dostarcza standardowy sposób interakcji z Apache Airflow, upraszczając przepływy pracy i ułatwiając zarządzanie zadaniami, zmiennymi, połączeniami oraz danymi poprzez konwersację.

Kluczowe funkcje

Zarządzanie DAG
Uruchamianie DAG
Zarządzanie zadaniami
Zarządzanie zmiennymi
Zarządzanie połączeniami
Zarządzanie pulami

Cennik

Model: Free
Kategoria: Serwery MCP
Ocena: Brak recenzji

Zastosowania

Automatyzacja przepływów pracy

Serwer MCP umożliwia automatyzację przepływów pracy, pozwalając klientom MCP na interakcję z Apache Airflow w sposób ujednolicony, co ułatwia zarządzanie złożonymi przepływami pracy.

Integracja narzędzi AI

Serwer pozwala narzędziom AI na bezpośrednie łączenie się z Apache Airflow, umożliwiając użytkownikom zarządzanie przepływami pracy i zadaniami za pomocą rozmowy, wyświetlanie statusu potoku, uruchamianie zadań, sprawdzanie dzienników i aktualizowanie ustawień.

Plusy i minusy

Plusy

Ujednolicona interakcja z Apache Airflow
Bezproblemowa integracja z klientami MCP
Kompatybilność z REST API Airflow
Łatwość konserwacji dzięki oficjalnej bibliotece klienta Airflow

Minusy

Zależność od Apache Airflow i jego REST API
Ograniczony do interakcji klientów MCP

Recenzje

Zaloguj się, aby zostawić recenzję.

Brak recenzji. Bądź pierwszy!

Pytania i odpowiedzi

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