mcp-server-chart vs MCP-Airflow-API
并排对比，帮你在这两个 MCP server 之间做选择。
mcp-server-chart by antvis | MCP-Airflow-API by call518 | |
|---|---|---|
| Stars | ★ 4,068 | ★ 46 |
| 30天用量 | 10,239 | — |
| 综合分 | 84 | 45 |
| 官方 | — | — |
| 分类 | AI / LLM 工具开发者工具效率工具 | 开发者工具运维基建AI / LLM 工具 |
| 实现语言 | TypeScript | Python |
| 最近提交 | 本月 | 本月 |
mcp-server-chart · 概述
使用 AntV 生成 26+ 种图表的 TypeScript MCP 服务器，支持多种图表类型和部署方式。
MCP-Airflow-API · 概述
MCP 服务器支持通过自然语言控制 Apache Airflow 工作流程。
mcp-server-chart · 使用场景
- 数据分析师从数据集中创建可视化报告
- AI 助手根据用户请求生成自定义图表
- Web 应用通过 HTTP API 嵌入可视化功能
MCP-Airflow-API · 使用场景
- Airflow 管理员通过自然语言命令管理 DAG 和任务
- 运营团队监控大型环境中的工作流程状态和性能
- 数据工程师使用 LLM 助手（如 Claude 或 GPT）与 Airflow 集群交互
mcp-server-chart · 安装
安装
全局安装：
npm install -g @antv/mcp-server-chart对于桌面应用（如 Claude Desktop、VSCode）：
{
"mcpServers": {
"mcp-server-chart": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@antv/mcp-server-chart"]
}
}
}Windows 系统：
{
"mcpServers": {
"mcp-server-chart": {
"command": "cmd",
"args": ["/c", "npx", "-y", "@antv/mcp-server-chart"]
}
}
}MCP-Airflow-API · 安装
安装
方法 1：从 PyPI 直接安装
uvx --python 3.12 mcp-airflow-api方法 2：Claude-Desktop MCP 客户端集成
{
"mcpServers": {
"mcp-airflow-api": {
"command": "uvx",
"args": ["--python", "3.12", "mcp-airflow-api"],
"env": {
"AIRFLOW_API_VERSION": "v2",
"AIRFLOW_API_BASE_URL": "http://localhost:8080/api",
"AIRFLOW_API_USERNAME": "airflow",
"AIRFLOW_API_PASSWORD": "airflow"
}
}
}
}方法 3：Docker Compose
git clone https://github.com/call518/MCP-Airflow-API.git
cd MCP-Airflow-API
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，添加您的 Airflow API 设置
docker-compose up -d