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README
🚀 mcp-dagster:一个 Dagster MCP 服务器
模型上下文协议 (MCP) 是一个开放协议,它能让 LLM 应用程序与外部数据源和工具实现无缝集成。本项目提供了一个 MCP 服务器,可用于与数据编排平台 Dagster 进行交互。
🚀 快速开始
运行示例
- 启动带有您的管道的 Dagster 实例:
uv run dagster dev -f ./examples/open-ai-agent/pipeline.py
- 运行使用 SSE 传输的 MCP 服务器:
uv run examples/open-ai-agent/run_sse_mcp.py
- 启动与 Dagster 交互的代理循环:
uv run ./examples/open-ai-agent/agent.py
示例交互
代理启动后,您可以提出以下问题:
- “我的 Dagster 实例中有哪些可用资产以及它们的作用是什么?”
- “能否物化 continent_stats 资产并显示结果?”
- “检查最近的运行状态,并提供任何失败的摘要”
- “创建一个依赖于 continent_stats 的新月度聚合资产”
代理会借助 MCP 服务器与您的 Dagster 实例进行交互,并依据您的数据管道给出答案。
✨ 主要特性
本服务器实现了与 Dagster 交互的多种工具,具体如下:
list_repositories:列出所有可用的 Dagster 仓库list_jobs:列出特定仓库中的所有作业list_assets:列出特定仓库中的所有资产recent_runs:获取最近的 Dagster 运行(默认限制为 10)get_run_info:获取特定运行的详细信息launch_run:启动一个 Dagster 作业运行materialize_asset:将指定的 Dagster 资产进行物化terminate_run:终止正在执行的 Dagster 运行get_asset_info:获取特定资产的详细信息
📦 安装指南
暂未提供相关安装步骤,若有需要请持续关注。
📚 详细文档
概述
这是一个实现模型上下文协议的服务器,它能让 AI 代理与 Dagster 实例进行交互,用于探索数据管道、监控运行并管理资产,充当了 LLM 和数据工程工作流之间的桥梁。
阅读我们的发布文章以了解更多信息。
配置
该服务器使用以下默认配置连接到 Dagster:
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| GraphQL 端点 | http://localhost:3000/graphql |
| 传输方式 | SSE(服务器发送事件) |
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