MCP-Airflow-API

Cosa fa

MCP-Airflow-API è un server Model Context Protocol che consente il controllo in linguaggio naturale dei flussi di lavoro di Apache Airflow. Colma il divario tra LLM (Claude, GPT, ecc.) e Airflow, permettendo agli utenti di gestire DAG, attivare esecuzioni, monitorare attività e controllare flussi di lavoro tramite AI conversazionale senza scrivere chiamate API.

Come configurarlo

L'installazione prevede: 1) Installare il pacchetto Python tramite pip, 2) Configurare i dettagli di connessione di Airflow, 3) Collegare il server MCP al tuo client LLM (Claude, ChatGPT o LLM personalizzato), 4) Iniziare a emettere comandi in linguaggio naturale per gestire i tuoi flussi di lavoro. La documentazione completa per la configurazione è disponibile nel repository GitHub.

Caratteristiche principali

• 43 strumenti per Airflow 2.x e oltre 45 strumenti per Airflow 3.0+
• Interfaccia in linguaggio naturale per tutte le operazioni di flusso di lavoro
• Gestione DAG, attivazione di attività e capacità di monitoraggio
• Compatibile con Claude, GPT e qualsiasi LLM che supporta MCP
• Nessuna conoscenza di REST API richiesta
• Supporto per il deployment Docker in ambienti containerizzati