Apache Airflow

](https://mseep.ai/app/yangkyeongmo-mcp-server-apache-airflow)

MCP服务器-Apache Airflow

](https://smithery.ai/server/@yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow)

为Apache Airflow实现了一个模型上下文协议（MCP）服务器，使其能够与MCP客户端无缝集成。此项目提供了一种通过模型上下文协议与Apache Airflow进行交互的标准化方式。

关于

这个项目实施了一个 模型上下文协议 封装Apache Airflow REST API的服务器，使MCP客户端能够以标准化的方式与Airflow进行交互。它使用官方的Apache Airflow客户端库来确保兼容性和可维护性。

功能实现状态

设置

依赖项

这个项目依赖于官方的Apache Airflow客户端库（apache-airflow-client）。 当你安装这个包时，它会自动安装。

环境变量

设置以下环境变量：

AIRFLOW_HOST=        # Optional, defaults to http://localhost:8080
AIRFLOW_API_VERSION=v1                  # Optional, defaults to v1
READ_ONLY=true                          # Optional, enables read-only mode (true/false, defaults to false)

认证

选择以下认证方法之一：

基本身份验证（默认）：

AIRFLOW_USERNAME=
AIRFLOW_PASSWORD=

JWT令牌认证：

AIRFLOW_JWT_TOKEN=

要获取JWT令牌，您可以使用Airflow的认证端点：

ENDPOINT_URL="http://localhost:8080"  # Replace with your Airflow endpoint
curl -X 'POST' \
  "${ENDPOINT_URL}/auth/token" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{ "username": "", "password": "" }'

注如果同时提供了JWT令牌和基本身份验证凭据，则以JWT令牌为准。

与Claude桌面版的使用

添加到您的 claude_desktop_config.json:

基本认证：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-apache-airflow": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-apache-airflow"],
      "env": {
        "AIRFLOW_HOST": "https://your-airflow-host",
        "AIRFLOW_USERNAME": "your-username",
        "AIRFLOW_PASSWORD": "your-password"
      }
    }
  }
}

JWT令牌认证：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-apache-airflow": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-apache-airflow"],
      "env": {
        "AIRFLOW_HOST": "https://your-airflow-host",
        "AIRFLOW_JWT_TOKEN": "your-jwt-token"
      }
    }
  }
}

对于只读模式（为安全起见，建议使用）：

基本身份验证：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-apache-airflow": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-apache-airflow"],
      "env": {
        "AIRFLOW_HOST": "https://your-airflow-host",
        "AIRFLOW_USERNAME": "your-username",
        "AIRFLOW_PASSWORD": "your-password",
        "READ_ONLY": "true"
      }
    }
  }
}

JWT令牌认证：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-apache-airflow": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-apache-airflow", "--read-only"],
      "env": {
        "AIRFLOW_HOST": "https://your-airflow-host",
        "AIRFLOW_JWT_TOKEN": "your-jwt-token"
      }
    }
  }
}

使用替代配置 uv：

基本认证：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-apache-airflow": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/mcp-server-apache-airflow",
        "run",
        "mcp-server-apache-airflow"
      ],
      "env": {
        "AIRFLOW_HOST": "https://your-airflow-host",
        "AIRFLOW_USERNAME": "your-username",
        "AIRFLOW_PASSWORD": "your-password"
      }
    }
  }
}

JWT Token 认证：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-apache-airflow": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/mcp-server-apache-airflow",
        "run",
        "mcp-server-apache-airflow"
      ],
      "env": {
        "AIRFLOW_HOST": "https://your-airflow-host",
        "AIRFLOW_JWT_TOKEN": "your-jwt-token"
      }
    }
  }
}

替换 /path/to/mcp-server-apache-airflow 以及你克隆仓库的实际路径。

选择API组

您可以通过设置来选择您想要使用的API组 --apis 旗帜。

uv run mcp-server-apache-airflow --apis dag --apis dagrun

默认使用所有API。

允许的值为：

• 配置
• 连接
• 白天
• “dagrun”可以翻译为“日常运行”或“日常任务”，具体含义取决于上下文。如果是指计算机或系统领域的术语，可能指的是系统的日常运行流程或任务安排。在更广泛的语境中，它也可以理解为日常的、常规的活动或工作
• “dagstats”可以翻译为“每日统计”。不过，这个词汇并不是一个标准的中文表达，它可能是根据英文原词直译过来的。在中文中，我们更常用“每日统计数据”或“日统计”来描述类似的概念。
• 数据集
• 事件日志
• 导入错误
• 监测
• 插件
• 泳池
• 提供者
• 任务实例
• 变量
• XCOM（通常指《XCOM》系列游戏，一款经典的策略类游戏）

只读模式

你可以通过使用以下方法以只读模式运行服务器： --read-only 通过设置标志或通过设置 READ_ONLY=true 环境变量。这将仅暴露执行读取操作（GET 请求）的工具，并排除任何创建、更新或删除资源的工具。

使用命令行标志：

uv run mcp-server-apache-airflow --read-only

使用环境变量：

READ_ONLY=true uv run mcp-server-apache-airflow

在只读模式下，服务器将仅提供以下工具：

• 列出有向无环图（DAGs）、DAG运行、任务、变量、连接等。
• 获取特定资源的详细信息
• 读取配置并监控信息
• 测试连接（非破坏性）

在只读模式下，无法执行创建、更新、删除DAG（有向无环图）、变量、连接，以及触发DAG运行等写入操作。

您可以将只读模式与API组选择结合使用：

uv run mcp-server-apache-airflow --read-only --apis dag --apis variable

手动执行

你也可以手动运行服务器：

make run

make run 接受以下选项：

选项：

• --port用于SSE监听的端口（默认：8000）
• --transport传输类型（stdio/sse/http，默认：stdio）

或者，您可以直接运行 SSE 服务器，它接受相同的参数：

make run-sse

此外，您可以直接使用以下方式启动服务 uv 如下命令所示：

uv run src --transport http --port 8080

通过Smithery进行安装

通过自动方式为Claude Desktop安装Apache Airflow MCP服务器 Smithery（注：此词在标准英语中并不常见，可能是特定语境或行业内的术语，直译为“史密斯工坊”或“史密斯制造”可能不完全准确，具体含义需根据上下文确定。若作为专有名词或品牌名，可保持原样或根据品牌官方译名翻译。）：

npx -y @smithery/cli install @yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow --client claude

发展

设置开发环境

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/yangkyeongmo/mcp-server-apache-airflow.git
cd mcp-server-apache-airflow

1. 安装开发依赖项：

uv sync --dev

1. 创建一个 .env 环境变量文件（开发时可选）：

touch .env

注运行测试不需要设置任何环境变量 AIRFLOW_HOST 默认为 http://localhost:8080 用于开发和测试目的。

运行测试

该项目使用 pytest 进行测试，可用命令如下：

# Run all tests
make test

代码质量

# Run linting
make lint

# Run code formatting
make format

持续集成

该项目包含一个GitHub Actions工作流（.github/workflows/test.yml）自动地：

• 在 Python 3.10、3.11 和 3.12 上运行测试
• 使用 ruff 执行代码规范检查
• 在每次推送和拉取请求时运行 main 分支

CI（持续集成）流水线确保在任何更改合并之前，代码质量和兼容性都能在所有支持的Python版本上得到保证。

做出贡献

欢迎贡献！请随时提交拉取请求。

当项目版本（project.version）更新时，该包会自动部署到PyPI pyproject.toml。 遵循语义化版本控制（SemVer）进行版本管理。

请在拉取请求（PR）中包含版本更新，以便将更改应用于核心逻辑。

许可证

麻省理工学院许可证（MIT License）