DolphinScheduler MCP Server

DolphinScheduler MCP サーバー

Apache DolphinScheduler 用の Model Context Protocol（MCP）サーバーです。標準化されたプロトコルを通じて、AI エージェントが DolphinScheduler とやり取りできるようにします。

概要

DolphinScheduler MCP は、DolphinScheduler の REST API を、AI エージェントが利用できるツールのコレクションとして公開する、FastMCP ベースのサーバーを提供します。このサーバーは AI モデルと DolphinScheduler の橋渡し役となり、AI を活用したワークフロー管理を可能にします。

機能

• DolphinScheduler の機能を網羅する API カバレッジ
• Model Context Protocol に準拠した標準化されたツールインターフェース
• 環境変数またはコマンドライン引数による簡単な設定
• 包括的なツールドキュメント

インストール

pip install dolphinscheduler-mcp

設定

環境変数

• DOLPHINSCHEDULER_API_URL：DolphinScheduler API の URL（デフォルト：http://localhost:12345/dolphinscheduler）
• DOLPHINSCHEDULER_API_KEY：DolphinScheduler API の認証に使用する API トークン
• DOLPHINSCHEDULER_MCP_HOST：MCP サーバーをバインドするホスト（デフォルト：0.0.0.0）
• DOLPHINSCHEDULER_MCP_PORT：MCP サーバーをバインドするポート（デフォルト：8089）
• DOLPHINSCHEDULER_MCP_LOG_LEVEL：ログレベル（デフォルト：INFO）

使用方法

コマンドライン

コマンドラインインターフェースを使用してサーバーを起動します。

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)

利用可能なツール

DolphinScheduler MCP サーバーでは、次のツールを利用できます。

• プロジェクト管理
• プロセス定義管理
• プロセスインスタンス管理
• タスク定義管理
• スケジュール管理
• リソース管理
• データソース管理
• アラートグループ管理
• アラートプラグイン管理
• ワーカーグループ管理
• テナント管理
• ユーザー管理
• システムステータスの監視

クライアントの使用例

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"}
)

ライセンス

Apache License 2.0