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用自然语言管理 Apache Airflow 工作流,监控 DAG、控制任务并调整配置。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"MCP-Airflow-API" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
请列出过去 24 小时内失败或运行超时的 Airflow DAG,并按失败次数排序,附上最近一次运行时间。
返回异常 DAG 清单,包含失败次数、最近运行时间和状态概览。
把 today_etl 这个 DAG 最近一次运行中失败的任务列出来,并帮我逐个重试,同时报告重试结果。
输出失败任务列表、重试执行结果,以及仍未恢复的任务说明。
检查 Airflow 当前的并发与调度相关配置,说明哪些设置可能限制吞吐量,并给出可执行的优化建议。
给出关键配置项分析、潜在瓶颈说明和具体优化建议。
通过 AI 代理管理 Akiflow 的任务、项目与日历