mcp-dagster: 一个与Dagster集成的MCP服务器

模型上下文协议（MCP）是一个开放协议，它使大型语言模型应用程序能够无缝地与外部数据源和工具进行集成。此仓库提供了一个MCP服务器，用于与Dagster，这个数据编排平台进行交互。

概览

这是一个模型上下文协议服务器，它允许AI代理与Dagster实例进行交互，探索数据管道，监控运行状态，并管理资产。它充当了大型语言模型与您的数据工程工作流之间的桥梁。

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组件

工具

该服务器实现了几个用于与Dagster交互的工具：

• 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运行记录（默认限制：110）
• get_run_info: 获取特定运行的详细信息
• launch_run: 启动Dagster作业运行
• materialize_asset: 实现特定的Dagster资产
• terminate_run: 终止正在进行的Dagster运行
• get_asset_info: 获取特定资产的详细信息

配置

该服务器使用以下默认设置连接到Dagster：

• GraphQL端点：http://localhost:3000/graphql
• 传输方式：SSE（服务器发送事件）

快速开始

运行示例

1. 使用您的管道启动Dagster实例：

uv run dagster dev -f ./examples/open-ai-agent/pipeline.py

2. 使用SSE传输方式运行MCP服务器：

uv run examples/open-ai-agent/run_sse_mcp.py

3. 启动代理循环以与Dagster交互：

uv run ./examples/open-ai-agent/agent.py

示例交互

一旦代理开始运行，您可以提出如下问题：

• "我的Dagster实例中有哪些可用资产，它们的作用是什么？"
• "能否实现continent_stats资产并展示结果？"
• "检查最近运行的状态并提供任何失败的总结"
• "创建一个新的每月聚合资产，依赖于continent_stats"

代理将使用MCP服务器与您的Dagster实例进行交互，并根据您的数据管道提供答案。