Dolphinscheduler MCP

DolphinScheduler MCP ServerはFastMCPに基づくサーバーで、DolphinSchedulerのREST APIをAIエージェントが使用できる標準化されたツールセットとして公開し、AI駆動のプロセス管理を実現します。

開発者ツール人工知能チャットボット #AIスケジューリング #ワークフロー管理 #プロトコルブリッジ .Python

スコア : 2.5ポイント

ダウンロード数 : 21

更新時間 : 2025-04-28

DolphinScheduler MCPとは？

DolphinScheduler MCPはFastMCPに基づくサーバーで、DolphinSchedulerの機能を統一インターフェースを通じて公開し、AIモデルがワークフローを簡単に管理および操作できるようにします。

DolphinScheduler MCPをどのように使用する？

コマンドラインまたはPython APIを使用してサーバーを起動し、提供されるツールを利用してプロジェクト管理、タスクスケジューリング、監視などの機能を実行できます。

適用シナリオ

このツールは、AI機能をワークフロー管理に統合する必要がある企業や開発者に適しており、特にビジネスプロセスの自動化が必要なシナリオに最適です。

主要機能

プロジェクト管理プロジェクトの作成、編集、削除をサポートし、ワークフローの整理と分類を容易にします。

プロセス定義管理複雑なビジネスロジックの定義と管理を可能にし、タスクが計画通りに実行されることを保証します。

タスクスケジューリング管理タスクのスケジュールを自動的に設定し、効率を向上させ、人為的なエラーを減らします。

リソース管理データソースやその他のリソースを集中管理し、チーム協力を容易にします。

アラートグループ管理アラートポリシーを設定し、異常状況を早期に発見して処理します。

ワーカーノードグループ管理タスク割り当てを最適化し、システムパフォーマンスを向上させます。

利点と制限

利点

全機能APIがカバーされており、REST APIを直接呼び出す必要がありません。

設定が容易で、複数の環境変数とパラメータオプションをサポートします。

開放的な標準プロトコルで、他のシステムとの統合が容易です。

詳細なドキュメントとサンプルがあり、学習コストを削減します。

制限

外部のDolphinSchedulerインスタンスに依存して実行する必要があります。

ネットワーク環境に一定の要求があり、APIアクセスの安定性を保証する必要があります。

使い方

サーバーをインストールする

まず、pipを使用してDolphinScheduler MCPをインストールします。

環境変数を設定する

API URLやポート番号などの必要な環境変数を設定します。

サーバーを起動する

コマンドラインまたはPythonスクリプトを使用してサーバーを起動します。

使用例

新しいプロジェクトを作成するDolphinScheduler MCPを使用して新しいプロジェクトを作成する方法をデモンストレーションします。

すべての利用可能なプロジェクトをリストする既存のプロジェクトリストを表示する方法を示します。

よくある質問

DolphinScheduler MCPが正しくインストールされていることを確認するにはどうすればいいですか？

権限問題が発生した場合はどうすればいいですか？

🚀 Apache DolphinScheduler MCP サーバー

Apache DolphinScheduler の Model Context Protocol (MCP) サーバーは、FastMCP ベースのサービスを提供します。これにより、DolphinScheduler の REST API が一連のツールとして公開され、AI エージェントが標準化されたプロトコルを通じてこれらのツールとやり取りできます。このサーバーは、AI モデルと DolphinScheduler の間の橋渡し役となり、AI 駆動のワークフロー管理を実現します。

✨ 主な機能

DolphinScheduler の機能を完全に網羅
Model Context Protocol に準拠した標準ツールインターフェース
環境変数またはコマンドライン引数による簡便な設定
充実したツールドキュメント

📦 インストール

pip install dolphinscheduler-mcp

📚 ドキュメント

設定

環境変数

属性	详情
`DOLPHINSCHEDULER_API_URL`	DolphinScheduler API の URL アドレス（デフォルト：http://localhost:12345/dolphinscheduler）
`DOLPHINSCHEDULER_API_KEY`	DolphinScheduler API との認証に使用する API トークン
`DOLPHINSCHEDULER_MCP_HOST`	MCP サーバーがバインドするホストアドレス（デフォルト：0.0.0.0）
`DOLPHINSCHEDULER_MCP_PORT`	MCP サーバーがバインドするポート（デフォルト：8089）
`DOLPHINSCHEDULER_MCP_LOG_LEVEL`	ログ記録レベル（デフォルト：INFO）

使用方法

コマンドライン

コマンドラインインターフェースを使用してサーバーを起動します：

ds-mcp --host 0.0.0.0 --port 8089

Python API

from dolphinscheduler_mcp.server import run_server

# サーバーを起動
run_server(host="0.0.0.0", port=8089)

利用可能なツール

DolphinScheduler MCP サーバーが提供するツールは以下の通りです：

プロジェクト管理
フロー定義管理
フローインスタンス管理
タスク定義管理
スケジューリング管理
リソース管理
データソース管理
アラートグループ管理
アラートプラグイン管理
ワーカーグループ管理
テナント管理
ユーザー管理
システム状態監視

💻 使用例

基本的な使用法

from mcp_client import MCPClient

# MCP サーバーに接続
client = MCPClient("http://localhost:8089/mcp")

# プロジェクトリストを取得
response = await client.invoke_tool("get-project-list")

# 新しいプロジェクトを作成
response = await client.invoke_tool(
    "create-project", 
    {"name": "My AI Project", "description": "由 AI 创建的项目"}
)