mcp-server-apache-airflowЦей сервер поєднує AI-інструменти безпосередньо з Apache Airflow, що дає можливість контролювати потоки робочою силою та завдання через розмову. Ви можете переглянути статус потоку виконання, запустити виконаня, перевірити журнали та оновити налаштування безпосередньо.

— (0)

Перевірено Daniel Nikulshyn·Оновлено липень 2026 р.

Огляд

Це проект реалізує сервер протоколу контексту моделі для Apache Airflow, що забезпечує безшумну інтеграцію зі клієнтами MCP. Він дозволяє клієнтам MCP взаємодіяти з Airflow у стандартизованому форматі, використовуючи офіційну бібліотеку клієнта Apache Airflow для забезпеченню сумісності та підтримки. Містить API-шляхи для управління DAG-ами, зокрема перелік, отримання деталей, зупинки, відновлення роботи, оновлення та видалення DAG-ів. Також містить API-шляхи для виконань DAG-ів, наприклад перелік виконань, створення нового виконавця, отримання деталей виконавця, оновлення та видалення виконавця. Крім того, у цьому проекті передбачені API-підходи для задач, змінних, з'єднань, пулів, XComs та даних набір. Ці підходи дозволяють клієнтам MCP відображати стан потоку, запускати виконанні етапів, переглядати логи та оновлювати налаштування за допомогою спілкування. Цей проект надає стандартизовану можливість взаємодіяти з Apache Airflow, спрощуючи роботи й роблячи це легше керувати завданням, змінами, підключеннями й наборами даних шляхом спілкування.

Ключові функції

Управління DAG
Управління виконанням DAG
Управління завданнями
Управління змінними
Управління підключеннями
Управління пулою

Ціни

Модель: Free
Категорія: Сервіси MCP
Рейтинг: Поки немає відгуків

Кейси використання

Автоматизація потоків роботи

Інтерфейс клієнтів MCP дозволяє автоматизувати потоки роботи за рахунок стандартної взаємодії із Apache Airflow, що робить управління складними потіками роботою легшим.

Інтерграція зі штучною інтелектом

Сервер дозволяє штучним інструментам підключатися безпосередньо до Apache Airflow, що робить можливим управління потоками роботою та завданнями через розмову, перегляд стану виконання потоку, запуск виконань, перевірку журналів та оновлення налаштувань.

Плюси і мінуси

Плюси

Стандартизована взаємодія з Apache Airflow
Безперервне інтегрування із клієнтами MCP
Сумісність із REST-API Airflow
Підтримка шляхом офіційної клієнтської бібліотеки Airflow

Мінуси

Залежність від Apache Airflow та його REST-API
Омріжено обмеження тільки на взаємодію із клієнтами MCP

Відгуки

Увійди, щоб залишити відгук.

Поки немає відгуків. Будь першим!

Питання

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