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连接 Apache Airflow 接口，查询工作流状态并触发 DAG 运行与健康检查。
该工具材料显示其主要功能是将 Apache Airflow REST API 暴露为 MCP 工具，未声明需要密钥，且源码开源可审计，整体未见明确高风险红旗。需注意其具备本地运行与对 Airflow 实例发起操作的常规能力，且项目社区采用度与维护状态证据较弱。
材料明确写明“需要的密钥/环境变量：无”，未见要求提供 API key、token 或其他敏感凭证；从已提供信息看，凭证暴露面较低。
描述表明其会调用 Apache Airflow REST API，因此具备向 Airflow 服务发起网络请求的常规能力；虽然材料中“远程端点 host：无”，但实际目标端点未在文档中明确列出，需在部署时核实数据发送对象。
系统检查项明确包含 executes-code，说明该 MCP 工具需要在本机作为服务运行并执行其自身逻辑；这属于 MCP 工具的常规执行能力，材料未显示额外高权限系统操作。
按描述，其可列出 DAG、查看运行和任务实例、触发 DAG run、检查失败 DAG 与调度器健康状态，说明其能访问并操作 Airflow 管理面相关数据；材料未声明可读写本地任意文件，也未见明显过度授权迹象。
该项目为开源仓库且采用 MIT License，源码可审计，这是明显的降风险因素；但来源为 third_party_registry，社区采用度仅 0 star，维护状态未知，供应链成熟度证据不足，建议审查代码与依赖后再用。
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。
用于查看与操作 Airflow DAG、任务运行、日志及触发清理流程。
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。
将上游 REST API 封装为 MCP 工具，便于 AI 代理调用与自动化集成。
将 REST、SOAP、GraphQL 和 SQL 接口统一转换为 MCP 工具，便于 AI 直接调用现有系统。
通过 AI 代理管理 Akiflow 的任务、项目与日历
将任意 REST API 转换为 MCP 工具，供 AI 客户端直接调用内部服务。