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DolphinScheduler MCP服务器

DolphinScheduler MCP服务器是一个基于Model Context Protocol（MCP）的服务，允许AI代理通过标准化协议与DolphinScheduler交互，实现AI驱动的工作流管理。

  • by ocean-zhc
  • Python
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在 GitHub 查看 ocean-zhc/dolphinscheduler-mcp

使用说明

DolphinScheduler MCP服务器

Apache DolphinScheduler的模型上下文协议（MCP）服务器，允许AI代理通过标准化协议与DolphinScheduler交互。

概述

DolphinSchedur MCP提供了一个基于FastMCP的服务器，该服务器将DolphinSheedur的REST API公开为人工智能代理可以使用的工具集合。该服务器充当AI模型和DolphinScheduler之间的桥梁，实现了AI驱动的工作流管理。

特性

  • API全面覆盖DolphinScheduler功能
  • 遵循模型上下文协议的标准化工具接口
  • 通过环境变量或命令行参数轻松配置
  • 全面的工具文档

安装

pip install dolphinscheduler-mcp

配置

环境变量

  • DOLPHINSCHEDULER_API_URL：Dolphin Scheduler API的URL（默认值：http://localhost:12345/dolphinscheduler)
  • DOLPHINSCHEDULER_API_KEY：API令牌，用于Dolphin Scheduler API的身份验证
  • DOLPHINSCHEDULER_MCP_HOST：绑定MCP服务器的主机（默认值：0.0.0.0）
  • DOLPHINSCHEDULER_MCP_PORT：绑定MCP服务器的端口（默认值：8089）
  • DOLPHINSCHEDULER_MCP_LOG_LEVEL：日志记录级别（默认值：INFO）

用法

命令行

使用命令行界面启动服务器：

ds-mcp --host 0.0.0.0 --port 8089

Python API

from dolphinscheduler_mcp.server import run_server

# Start the server
run_server(host="0.0.0.0", port=8089)

可用工具

DolphinScheduler MCP服务器提供以下工具：

  • 项目管理
  • 流程定义管理
  • 流程实例管理
  • 任务定义管理
  • 调度管理
  • 资源管理
  • 数据源管理
  • 警报组管理
  • 警报插件管理
  • 工人组管理
  • 租户管理
  • 用户管理
  • 系统状态监控

客户端使用示例

from mcp_client import MCPClient

# Connect to the MCP server
client = MCPClient("http://localhost:8089/mcp")

# Get a list of projects
response = await client.invoke_tool("get-project-list")

# Create a new project
response = await client.invoke_tool(
    "create-project", 
    {"name": "My AI Project", "description": "Project created by AI"}
)

许可证

Apache许可证2.0

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