MCP-Airflow-API

用自然语言控制 Airflow，聊天即可管理 DAG 和任务

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 14 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 54
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，可免费使用和部署。

项目预览

MCP-Airflow-API 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队call518
官网地址https://deepwiki.com/call518/MCP-Airflow-API
GitHubhttps://github.com/call518/MCP-Airflow-API
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agentic-ai,ai-agents,airflow-api,apache-airflow,automation,claude,dag-management,devops,docker,generative-ai,llm,llm-tools,mcp,mcp-server,mlops,model-context-protocol,natural-language,openai,python-package,workflow-orchestration
GitHub 星标★ 54
上线时间2025-08-11 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积3.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

MCP-Airflow-API 是一个将 Apache Airflow 与 MCP（模型上下文协议）连接的开源工具，让用户通过自然语言与 Airflow 工作流交互。它解决了传统上需要通过 REST API 或命令行操作 Airflow 的复杂性问题，使 Claude、GPT 等大语言模型能直接管理 DAG、任务和调度。项目支持 Airflow 2.x（提供 43 个工具）和 3.0+（45+ 个工具），覆盖 DAG 查看、触发、暂停、任务重试等常用操作。核心能力包括：将 Airflow API 封装为 MCP 工具、支持多种 LLM 接入、提供 Docker 部署方式、以及自动化的 DAG 状态监控。通过对话即可完成工作流管理，降低运维门槛，提升数据管道管理效率。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 54

核心亮点

  • 提供 43+ 个 MCP 工具，覆盖 DAG 生命周期管理，功能全面
  • 支持 Airflow 2.x 和 3.0+，兼容性较好
  • 集成 Docker，部署简单，降低上手成本

不足之处

  • 项目早期阶段，文档和社区支持待观察
  • 依赖 MCP 生态，需额外配置 LLM 环境

适用场景

  • 数据团队用聊天方式快速查看 DAG 运行状态
  • 运维人员通过 LLM 触发或暂停工作流，减少手动操作
  • 开发者在 CI/CD 中集成自然语言指令管理 Airflow

替代项目

Airflow REST API、Airflow CLI、LangChain Airflow 集成

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