mcp
基于MCP协议，为Apache Airflow提供标准化交互接口的服务器。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：mcp。 它的用途是：基于MCP协议，为Apache Airflow提供标准化交互接口的服务器。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-server-apache-airflow/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“帮我检查一下生产环境‘daily_data_pipeline’这个DAG最近一次运行的状态和日志。”，它会通过MCP服务器查询你的Airflow实例，并返回该DAG的运行结果、任务状态详情以及相关错误日志。或者，你可以说：“立即触发‘ad_hoc_report’这个DAG的运行。”，AI会通过该Skill向Airflow发送执行指令。
介绍
这个Skill是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，它解决了AI助手（如Claude）与Apache Airflow工作流编排平台之间缺乏标准化连接的问题。通过实现MCP协议，它充当了一个桥梁，使得AI能够以统一、安全的方式与Airflow的API进行通信。
使用时，你需要先部署这个MCP服务器，并将其配置到支持MCP协议的AI助手（如Claude Desktop）中。配置完成后，你就可以在AI对话中直接请求它执行诸如触发DAG运行、检查任务状态、获取DAG列表或查看日志等操作，而无需手动操作Airflow的Web界面或编写复杂的API调用代码。
它非常适合需要频繁与Airflow交互的运维工程师、数据工程师以及负责数据流水线管理的后端开发人员。这些角色在日常工作中需要监控、调试和触发复杂的数据处理流程。
建议在部署前确保你的Airflow实例版本与该MCP服务器的兼容性，并妥善配置服务器的认证信息（如API密钥），以保障生产环境的安全访问。由于它依赖于MCP协议，请确保你使用的AI助手平台支持MCP客户端功能。
核心特点
这是首个将Apache Airflow功能通过标准化MCP协议暴露给AI助手的工具，实现了与Airflow交互的统一接口，避免了为不同AI平台重复开发定制化插件的需要。它专注于工作流编排的特定领域，提供了比通用API调用工具更专业、更安全的Airflow操作指令集。
注意事项
该Skill仅适用于管理和操作Apache Airflow实例，不适用于其他工作流引擎或通用的服务器管理任务。
常见问题
这个MCP服务器支持哪些Airflow版本？
请查阅项目仓库的README或发布说明，以获取具体的Airflow版本兼容性信息。
我可以在Claude之外的其他AI助手上使用它吗？
可以，任何支持MCP客户端协议的AI平台（如Cursor）理论上都可以配置使用此服务器。