MCP-Airflow-API

Was es tut

MCP-Airflow-API ist ein Model Context Protocol-Server, der die Steuerung von Apache Airflow-Workflows in natürlicher Sprache ermöglicht. Es überbrückt die Kluft zwischen LLMs (Claude, GPT usw.) und Airflow, sodass Benutzer DAGs verwalten, Ausführungen auslösen, Aufgaben überwachen und Workflows über konversationelle KI steuern können, ohne API-Aufrufe zu schreiben.

Wie man es einrichtet

Die Installation umfasst: 1) Installieren Sie das Python-Paket über pip, 2) Konfigurieren Sie Ihre Airflow-Verbindungsdetails, 3) Verbinden Sie den MCP-Server mit Ihrem LLM-Client (Claude, ChatGPT oder benutzerdefiniertes LLM), 4) Beginnen Sie, natürliche Sprachbefehle zur Verwaltung Ihrer Workflows zu erteilen. Die vollständige Einrichtungsdokumentation ist im GitHub-Repository verfügbar.

Hauptmerkmale

• 43 Werkzeuge für Airflow 2.x und 45+ Werkzeuge für Airflow 3.0+
• Natürliche Sprachschnittstelle für alle Workflow-Operationen
• DAG-Management, Aufgabensteuerung und Überwachungsmöglichkeiten
• Kompatibel mit Claude, GPT und jedem MCP-unterstützenden LLM
• Keine REST-API-Kenntnisse erforderlich
• Docker-Bereitstellungsunterstützung für containerisierte Umgebungen