$ loading_
连接 Apache Airflow 接口，查询工作流状态并触发 DAG 运行与健康检查。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"mcp-airflow" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请列出 Airflow 中最近失败的 DAG，包含 DAG 名称、失败时间、最近一次运行状态，并按失败时间倒序输出。
返回失败 DAG 列表，便于快速定位异常工作流。
请触发 DAG“daily_etl_job”的一次新运行，并返回本次运行 ID、触发时间和当前状态。
返回新建 DAG 运行的关键信息，确认任务已成功发起。
请检查 Airflow scheduler 的健康状态，并说明当前是否正常、是否存在需要关注的异常。
返回调度器健康检查结果与简要异常说明。
让 AI 通过 Airflow REST API 查看并操作 DAG、任务运行与日志。
用于查看与操作 Airflow DAG、任务运行、日志及触发清理流程。
将 OpenAPI 接口暴露为 MCP 工具，帮助大模型发现并调用 REST API。
将 Django REST Framework 接口自动暴露为安全的 MCP 工具供 AI 调用。
在 macOS 上通过原生 MCP 接入多模块工具，安全自动化执行各类系统与开发任务。
将 GraphQL 接口封装为 AI 可调用工具，加速系统集成与自动化开发