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MCP Airflow

MCP Server

一个基于FastMCP构建的服务,用于将Apache Airflow的REST API操作作为工具暴露出来。

工具数

7

提示词数

0

GitHub Stars

1

资源数

0
工作流管理PythonClaudeAPI集成Claude DesktopClaude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

antonio-mello-ai

提供方

antonio-mello-ai

最后核验

2026/5/17 20:21

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

mcp气流

将Apache Airflow REST API操作作为工具公开的MCP服务器。建于 FastMCP.

安装

uv pip install -e "."

发展:

uv pip install -e ".[dev]"
# or with dependency groups
uv sync --group dev

配置

设置这些环境变量(或创建 .env 文件来自 .env.example):

变量描述示例
AIRFLOW_BASE_URL气流REST API基础URLhttp://100.x.x.x:8080/api/v1
AIRFLOW_USERNAME基本身份验证用户名admin
AIRFLOW_PASSWORD基本身份验证密码

用法

运行服务器:

mcp-airflow

或者添加到您的MCP客户端配置中(例如,Claude Desktop):

{
  "mcpServers": {
    "airflow": {
      "command": "mcp-airflow",
      "env": {
        "AIRFLOW_BASE_URL": "http://100.x.x.x:8080/api/v1",
        "AIRFLOW_USERNAME": "admin",
        "AIRFLOW_PASSWORD": "your-password"
      }
    }
  }
}

工具

工具说明
list_dags列出所有处于暂停/活动状态的DAGs
get_dag_runs_today获取从今天开始的所有DAG运行状态
get_dag_run_status获取特定DAG的最新运行状态
trigger_dag_run触发手动DAG运行
get_task_instances获取特定DAG运行的任务实例
check_failed_dags检查过去24小时内是否出现故障的DAGs
check_scheduler_health检查调度程序心跳和元数据库状态

测试

pytest

目录标签

目录标签

工作流管理PythonClaudeAPI集成Airflow本地部署RESTAPI自动化工具

支持客户端

Claude DesktopClaude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

7

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明none部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

仍需确认:installCommand

来源信息

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