MCP Server Dagster

🚀 mcp-dagster：Dagster MCP サーバー

モデルコンテキストプロトコル (MCP) は、LLM アプリケーションが外部のデータソースやツールとシームレスに統合できるようにするオープンプロトコルです。このリポジトリは、Dagster（データオーケストレーションプラットフォーム）とやり取りするための MCP サーバーを提供します。

🚀 クイックスタート

実行例

1. パイプラインを使って Dagster インスタンスを起動します：

uv run dagster dev -f ./examples/open-ai-agent/pipeline.py

2. SSE トランスポートを使用する MCP サーバーを実行します：

uv run examples/open-ai-agent/run_sse_mcp.py

3. Dagster とやり取りするエージェントループを起動します：

uv run ./examples/open-ai-agent/agent.py

サンプル対話

エージェントが実行されると、以下のような質問をすることができます：

• “私の Dagster インスタンスにはどのような利用可能なアセットがあり、それらの用途は何ですか？”
• “continent_stats アセットを具体化して結果を表示できますか？”
• “最近の実行状態を確認し、失敗したものの概要を提供してください”
• “continent_stats に依存する新しい月次集約アセットを作成してください”

エージェントは MCP サーバーを使用してあなたの Dagster インスタンスとやり取りし、あなたのデータパイプラインに基づいて回答を提供します。

✨ 主な機能

これはモデルコンテキストプロトコルを実装したサーバーで、AI エージェントが Dagster インスタンスとやり取りし、データパイプラインを探索し、実行を監視し、アセットを管理できるようにします。これは LLM とあなたのデータエンジニアリングワークフローの間の架け橋として機能します。

詳細を知るには、私たちのリリース記事を読んでください。

📦 インストール

このサーバーは、以下のデフォルト設定を使用して Dagster に接続します：

• GraphQL エンドポイント：http://localhost:3000/graphql
• トランスポート方式：SSE（サーバー送信イベント）

📚 ドキュメント

コンポーネント

ツール

このサーバーは、Dagster とやり取りするための様々なツールを実装しています：

• list_repositories：利用可能なすべての Dagster リポジトリをリストします
• list_jobs：特定のリポジトリ内のすべてのジョブをリストします
• list_assets：特定のリポジトリ内のすべてのアセットをリストします
• recent_runs：最近の Dagster 実行を取得します（デフォルトでは 10 件に制限）
• get_run_info：特定の実行の詳細情報を取得します
• launch_run：Dagster ジョブの実行を開始します
• materialize_asset：指定された Dagster アセットを具体化します
• terminate_run：実行中の Dagster 実行を終了します
• get_asset_info：特定のアセットの詳細情報を取得します