mcp-dagster: 一个 Dagster MCP 服务器

模型上下文协议 (MCP) 是一个开放协议，它实现了 LLM 应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。此存储库提供了一个 MCP 服务器，用于与数据编排平台 Dagster 进行交互。

概述

一个模型上下文协议服务器，使 AI 代理能够与 Dagster 实例交互，浏览数据管道，监控运行并管理资产。它充当 LLM 和您的数据工程工作流程之间的桥梁。

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组件

工具

该服务器实现了几个用于 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（默认限制：10）
• get_run_info: 获取有关特定运行的详细信息
• launch_run: 启动 Dagster 作业运行
• materialize_asset: 物化特定的 Dagster 资产
• terminate_run: 终止正在进行的 Dagster 运行
• get_asset_info: 获取有关特定资产的详细信息

配置

服务器使用以下默认值连接到 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

代理运行后，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？"
• "你能物化 continent_stats 资产并向我展示结果吗？"
• "检查最近运行的状态，并提供任何失败的摘要"
• "创建一个新的每月聚合资产，该资产依赖于 continent_stats"

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