Airflow MCP

🚀 Airflow MCP 服務器

本項目是一個與 Apache Airflow 集成的模型上下文協議 (MCP) 服務器，提供了一系列工具，可用於管理和監控 Airflow 的 DAG 運行。藉助該服務器，用戶能夠輕鬆觸發 DAG、獲取 DAG 狀態、回填數據以及獲取日誌等。

🚀 快速開始

使用此服務器時，可參考以下配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "airflow": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "airflow-mcp"
      ],
      "env": {
        "AIRFLOW_API_BASE": "http://localhost:8000/api/v1",
        "AIRFLOW_USERNAME": "admin",
        "AIRFLOW_PASSWORD": "admin"
      }
    }
  }
}

✨ 主要特性

• 觸發 DAG (trigger-dag)：觸發指定 DAG 的運行。
• 啟用 DAG (enable-dag)：啟用指定的 DAG。
• 獲取每日報告 (get-daily-report)：獲取指定時間範圍內的所有 DAG 運行的彙總報告。
• 列出所有 DAG (list-dags)：列出所有可用的 DAG。
• 批量獲取 DAG 運行記錄 (list-dag-runs)：批量獲取 DAG 的運行記錄。
• 獲取 DAG 運行狀態 (get-dag-status)：獲取特定 DAG 的運行狀態。
• 獲取 DAG 日誌 (get-dag-logs)：獲取 DAG 運行的日誌。
• 回填 DAG (backfill-dag)：回填指定日期範圍內的 DAG 數據。

📦 安裝指南

開發環境搭建

1. 同步代碼：將項目代碼同步到本地。
2. 修改配置文件：修改 mcp_config.json，添加 Airflow 配置。

{
  "mcpServers": {
    "airflow": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/airflow-mcp",
        "run",
        "airflow_mcp.py"
      ],
      "env": {
        "AIRFLOW_API_BASE": "http://localhost:8000/api/v1",
        "AIRFLOW_USERNAME": "admin",
        "AIRFLOW_PASSWORD": "admin"
      }
    }
  }
}

3. 啟動 Airflow 實例：

mkdir ~/airflow-docker
cd ~/airflow-docker
curl -LfO 'https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.8.3/docker-compose.yaml'
cat << EOF > .env
AIRFLOW_UID=$(id -u)
AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES=false
AIRFLOW__CORE__EXECUTOR=SequentialExecutor
EOF
docker compose up -d

💻 使用示例

基礎用法

以下是使用該服務器的基礎配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "airflow": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "airflow-mcp"
      ],
      "env": {
        "AIRFLOW_API_BASE": "http://localhost:8000/api/v1",
        "AIRFLOW_USERNAME": "admin",
        "AIRFLOW_PASSWORD": "admin"
      }
    }
  }
}

🤝 貢獻

歡迎貢獻代碼！請提交 Pull Request 並確保遵循項目的編碼規範。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可協議。