Integração do Servidor MCP do Apache Airflow

O que faz o Servidor MCP do “Apache Airflow”?

O Servidor MCP do Apache Airflow é um servidor Model Context Protocol (MCP) que atua como uma ponte entre assistentes de IA e instâncias do Apache Airflow. Ao encapsular a REST API do Apache Airflow, ele permite que clientes MCP e agentes de IA interajam com o Airflow de maneira padronizada e programática. Por meio deste servidor, desenvolvedores podem gerenciar DAGs (Grafos Acíclicos Dirigidos) do Airflow, monitorar workflows, acionar execuções e realizar várias tarefas de automação de fluxos de trabalho. Esta integração simplifica os fluxos de desenvolvimento ao permitir que ferramentas orientadas por IA consultem o estado dos pipelines de dados, orquestrem jobs e modifiquem configurações de workflows diretamente via MCP. O servidor utiliza a biblioteca oficial de cliente do Apache Airflow para manter a compatibilidade e garantir uma interação robusta entre ecossistemas de IA e infraestrutura de dados baseada em Airflow.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt explícito está documentado nos arquivos disponíveis ou no conteúdo do repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito está documentado no conteúdo do repositório ou README.

Lista de Ferramentas

• Listar DAGs
  Permite que clientes obtenham uma lista de todos os DAGs (workflows) gerenciados pela instância do Airflow.
• Obter Detalhes do DAG
  Obtém informações detalhadas sobre um DAG específico identificado pelo seu ID.
• Pausar DAG
  Pausa um DAG específico, impedindo execuções agendadas até ser despausado.
• Despausar DAG
  Despausa um DAG específico, permitindo a retomada da execução programada.
• Atualizar DAG
  Atualiza a configuração ou propriedades de um DAG específico.
• Excluir DAG
  Remove um DAG específico da instância do Airflow.
• Obter Código-Fonte do DAG
  Busca o código-fonte ou o conteúdo do arquivo de um DAG.
• Modificar Vários DAGs (Patch)
  Aplica atualizações em múltiplos DAGs em uma única operação.
• Reanalisar Arquivo do DAG
  Aciona o Airflow para reanalisar um arquivo de DAG, útil após alterações no código.
• Listar Execuções de DAG
  Lista todas as execuções para um DAG específico.
• Criar Execução de DAG
  Aciona uma nova execução para um DAG específico.
• Obter Detalhes da Execução do DAG
  Obtém informações detalhadas sobre uma execução particular de DAG.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Orquestração Automatizada de Workflows
  Desenvolvedores podem usar agentes de IA para agendar, acionar e monitorar workflows do Airflow programaticamente, reduzindo a intervenção manual e aumentando a automação.
• Gerenciamento e Controle de Versão de DAGs
  Assistentes de IA podem ajudar a gerenciar, pausar, despausar e atualizar DAGs, facilitando o controle de ciclos de vida e mudanças em pipelines complexos.
• Monitoramento e Alertas de Pipeline
  O servidor permite que ferramentas de IA consultem o estado das execuções dos DAGs, permitindo monitoramento proativo e alertas sobre falhas ou sucessos nos workflows.
• Modificação Dinâmica de DAGs
  Permite atualizações dinâmicas ou modificações em DAGs com base em requisitos em tempo real, como alteração de agendamentos ou parâmetros.
• Inspeção e Depuração de Código-Fonte
  Ferramentas de IA podem obter arquivos-fonte de DAGs para revisão de código, depuração ou verificações de conformidade diretamente da instância do Airflow.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que Node.js e Windsurf estão instalados em sua máquina.
2. Localize o arquivo de configuração do Windsurf (geralmente windsurf.config.json).
3. Adicione o Servidor MCP do Apache Airflow à seção mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "apache-airflow": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve o arquivo de configuração.
5. Reinicie o Windsurf e verifique se o Servidor MCP do Airflow foi carregado com sucesso.

Exemplo de Proteção de Chaves de API:

{
  "mcpServers": {
    "apache-airflow": {
      "command": "npx",
      "args": ["@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow@latest"],
      "env": {
        "AIRFLOW_API_KEY": "sua-chave-airflow"
      },
      "inputs": {
        "api_url": "https://sua-instancia-airflow/api/v1/"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado e que o arquivo de configuração do Claude está acessível.
2. Edite o arquivo de configuração para incluir o Servidor MCP do Apache Airflow.
3. Use o seguinte trecho JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "apache-airflow": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Claude.
5. Confirme a conexão e funcionalidade.

Cursor

1. Verifique a instalação do Node.js.
2. Abra o arquivo de configuração do Cursor.
3. Adicione:

   {
     "mcpServers": {
       "apache-airflow": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Verifique a integração do Servidor MCP.

Cline

1. Instale o Node.js se não estiver presente.
2. Navegue até o arquivo de configuração do Cline.
3. Insira:

   {
     "mcpServers": {
       "apache-airflow": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Verifique a conexão com o Servidor MCP.

Nota: Proteja suas chaves de API do Airflow usando variáveis de ambiente conforme mostrado no exemplo do Windsurf acima.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "apache-airflow": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “apache-airflow” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu servidor.

Visão Geral

Nossa Opinião

O Servidor MCP do Apache Airflow oferece ferramentas robustas para gerenciamento e automação de workflows, mas carece de documentação sobre templates de prompt e recursos MCP explícitos. Sua configuração é simples, e a presença de licença MIT e desenvolvimento ativo são pontos positivos. No entanto, a ausência de documentação sobre sampling e recursos roots limita um pouco seu escopo para workflows LLM agenticos.

Pontuação MCP