Dagster MCP服务器

一个模型上下文协议服务器,使AI代理能够与Dagster实例交互,探索数据管道,监控运行和管理资产。

  • by kyryl-opens-ml
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使用说明

mcp-dagster:dagster mcp服务器

这 模型上下文协议(MCP) 是一种开放协议,可实现LLM应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。此存储库提供了一个MCP服务器,用于与 达格斯特,数据编排平台。

概述

一个模型上下文协议服务器,使AI代理能够与Dagster实例交互,探索数据管道,监控运行和管理资产。它充当LLM和数据工程工作流之间的桥梁。

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组件

工具

服务器实现了几个Dagster交互工具:

  • list_repositories:列出所有可用的Dagster存储库
  • list_jobs:列出特定存储库中的所有作业
  • list_assets:列出特定存储库中的所有资产
  • recent_runs:获取最近的Dagster运行(默认限制:10)
  • get_run_info:获取特定运行的详细信息
  • launch_run:启动Dagster作业运行
  • materialize_asset:具体化Dagster资产
  • terminate_run:终止正在进行的Dagster运行
  • get_asset_info:获取特定资产的详细信息

配置

服务器使用以下默认值连接到Dagster:

  • GraphQL端点: http://localhost:3000/graphql
  • 传输:SSE(服务器发送事件)

快速启动

运行示例

  1. 使用您的管道启动Dagster实例:
uv run dagster dev -f ./examples/open-ai-agent/pipeline.py
  1. 使用SSE传输运行MCP服务器:
uv run examples/open-ai-agent/run_sse_mcp.py
  1. 启动代理循环以与Dagster交互:
uv run ./examples/open-ai-agent/agent.py

交互示例

代理运行后,您可以提出以下问题:

  • “我的Dagster实例中有哪些可用资产,它们的作用是什么?”
  • “你能实现continent_stats资产并向我展示结果吗?”
  • “检查最近运行的状态,并提供任何失败的摘要”
  • “根据continent_stats创建新的月度聚合资产”

代理将使用MCP服务器与您的Dagster实例交互,并根据您的数据管道提供答案。