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只读监控 Apache Airflow DAG 运行状态、历史执行与性能指标。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"Airflow MCP Monitor" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请列出当前所有活跃的 Airflow DAG，并标注每个 DAG 的调度频率和最近一次运行状态。
返回活跃 DAG 清单，并附带调度信息与最近运行结果摘要。
请获取最近 7 天失败的 DAG 运行记录，按失败次数排序，并总结最常失败的工作流。
输出失败运行记录、失败次数排序，以及高风险 DAG 的简要分析。
请分析指定 DAG 过去 30 次运行的执行时长变化，指出是否存在性能退化或异常波动。
提供运行时长趋势分析，并指出可能的性能问题与异常区间。
让 AI 通过 Airflow REST API 查看并操作 DAG、任务运行与日志。
连接 Apache Airflow 接口，查询工作流状态并触发 DAG 运行与健康检查。
用自然语言管理 Apache Airflow 工作流，监控 DAG、控制任务并调整配置。
用于查看与操作 Airflow DAG、任务运行、日志及触发清理流程。
帮助团队追踪 AI 调用指标、成本与日志，并排查模型交互问题
帮助 AI 实时监控 Docker 容器、系统资源、端口与日志状态