mcp-server-apache-airflowDenna server kopplar AI-verktyg direkt till Apache Airflow, vilket låter dig hantera arbetsflöden och uppgifter genom samtal. Du kan visa pipeline-status, utlösa körningar, kontrollera loggar och uppdatera inställningar

— (0)

Granskat av Daniel Nikulshyn·Uppdaterad juli 2026

Översikt

Detta projekt implementerar en Model Context Protocol-server för Apache Airflow, vilket möjliggör en sömlös integration med MCP-klienter. Det tillåter MCP-klienter att interagera med Airflow på ett standardiserat sätt, med hjälp av den officiella Apache Airflow-klientbiblioteket för kompatibilitet och underhållbarhet. Projektet tillhandahåller API-sökvägar för DAG-hantering, inklusive listning, hämtning av detaljer, pausning, avpausning, uppdatering och borttagning av DAG:er. Det omfattar också API-sökvägar för DAG-körningar, såsom listning, skapande, hämtning av detaljer, uppdatering och borttagning av DAG-körningar. Utöver detta innehåller projektet API-sökvägar för uppgifter, variabler, anslutningar, pooler, XComs och datamängder. Dessa sökvägar möjliggör för MCP-klienter att visa pipeline-status, utlösa körningar, kontrollera loggar och uppdatera inställningar genom samtal. Detta projekt tillhandahåller ett standardiserat sätt att interagera med Apache Airflow, vilket effektiviserar arbetsflöden och gör det enklare att hantera uppgifter, variabler, anslutningar och datamängder genom konversation.

Nyckelfunktioner

DAG-hantering
DAG-körningar
Uppgiftshantering
Variabelhantering
Anslutningshantering
Poolhantering

Priser

Modell: Free
Kategori: MCP-servrar
Betyg: Inga recensioner

Användningsfall

Arbetsflödesautomatisering

MCP-servern möjliggör automatisering av arbetsflöden genom att tillåta MCP-klienter att interagera med Apache Airflow på ett standardiserat sätt, vilket gör det lättare att hantera komplexa arbetsflöden.

Integrering av AI-verktyg

Servern låter AI-verktyg ansluta direkt till Apache Airflow, vilket möjliggör för användare att hantera arbetsflöden och uppgifter genom samtal, visa pipeline-status, utlösa körningar, kontrollera loggar och uppdatera inställningar.

Fördelar och nackdelar

Fördelar

Standardiserad interaktion med Apache Airflow
Seamless integration med MCP-klienter
Kompatibilitet med Airflows REST API
Underhållbarhet genom den officiella Airflow-klientbiblioteket

Nackdelar

Beroende av Apache Airflow och dess REST API
Begränsad till MCP-klientinteraktioner

Recensioner

Logga in för att lämna en recension.

Inga recensioner än. Bli den första!

Frågor

Finns det en lärandekurva för utvecklare att använda den här servern?

Eftersom den följer konventionerna för Airflows standard-API och litar till officiell klientbibliotek kommer utvecklare bekanta med Airflows REST-slutpunkter att anpassa snabbt, med minimal extra konfiguration bortsett från att implementera MCP-servern.

Asked by Sofia Lindqvist · Dec 25, 2025

Finns det några begränsningar för att använda denna server?

Den fungerar endast när en Apache Airflow-instances och dess REST API är tillgänglig. Den stödjer också endast interaktion i huvudsak via MCP Clients; andra icke-MCP-verktyg måste få ytterligare skikt.

Asked by Qiu Yan · Dec 11, 2025

Vad kan jag göra med de API-vägar för flyganalys?

Servrar tillåter dig att lista, skapa, hämta detaljer, uppdatera och radera köra-flöden. Du kan också aktivera köra och visa status direkt i MCP klient- konversationer.

Asked by Amara Chukwu · Nov 4, 2025

Hur integreras MCD-servern med Apache Airflows befintliga installationer?

Den använder Airflows officiella client-bibliotek, som publicerar REST-stilens Sökvägar för flyttar, köra, uppgifter, variabler, anslutning, pooler, XComs, och dataset. Klienter kan sedan ringa till dessa slutpunkter för att hantera flöden precis som om de använde Airflows inbygda REST API.

Asked by Sven Bergqvist · Sep 18, 2025