El desafío

Operar una plataforma de datos con Airflow, Trino y Spark sobre YARN implica saltar entre interfaces, logs y consultas para responder preguntas simples: qué falló, por qué, y qué datos están disponibles. Ese conocimiento suele quedar concentrado en pocas personas.

La solución

Estamos desarrollando una familia de servidores MCP que exponen la plataforma a los asistentes de IA de forma segura:

  • Airflow: estado de DAGs y tareas, lectura de logs y re-ejecuciones que requieren confirmación.
  • Trino: exploración de catálogos y consultas de solo lectura en lenguaje natural.
  • Spark y YARN: estado de aplicaciones, uso de recursos y colas del clúster.

Cada herramienta tiene permisos acotados y cada llamada queda registrada.

Hacia dónde va

El siguiente paso es combinar estos servidores en agentes que detecten un problema, reúnan el contexto de las distintas herramientas y propongan la solución para que una persona la apruebe.

¿Tienes un proceso que la IA podría resolver?

Cuéntanos qué quieres lograr. En una llamada de 30 minutos te decimos si tiene sentido, cómo lo haríamos y qué esperar.