Airflow MCP Server

by treerootboy

AI/Automation & Workflow Airflow DAG Workflow Automation

The Airflow MCP Server integrates with Apache Airflow, providing tools to manage and monitor DAG runs. It supports triggering DAGs, retrieving DAG status, backfilling data, and accessing logs.

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Airflow MCP 服务器

项目概述

本项目是一个与 Apache Airflow 集成的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，提供多种工具来管理和监控 Airflow 的 DAG 运行。它支持触发 DAG、获取 DAG 状态、回填数据、获取日志等操作。

功能特性

触发 DAG (trigger-dag): 触发指定 DAG 的运行。
启用 DAG (enable-dag): 启用指定的 DAG。
获取每日报告 (get-daily-report): 获取指定时间范围内的所有 DAG 运行的汇总报告。
列出所有 DAG (list-dags): 列出所有可用的 DAG。
批量获取 DAG 运行记录 (list-dag-runs): 批量获取 DAG 的运行记录。
获取 DAG 运行状态 (get-dag-status): 获取特定 DAG 的运行状态。
获取 DAG 日志 (get-dag-logs): 获取 DAG 运行的日志。
回填 DAG (backfill-dag): 回填指定日期范围内的 DAG 数据。

使用

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

开发

uv sync
修改 mcp_config.json, 加入 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"
      }
    }
  }
}

启动 airflow 实例

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

贡献

欢迎贡献代码！请提交 Pull Request 并确保遵循项目的编码规范。

许可

本项目采用 MIT 许可协议。