Googleapis MCP

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

• Conexión: Se ejecuta en la nube
• Transporte: Streamable HTTP
• Categoría: Otros

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Necesitas

• Se ejecuta en la nubeNo hay nada que instalar; se conecta por internet

¿Qué app usas?

https://composer.googleapis.com/mcp

claude mcp add --transport http composer https://composer.googleapis.com/mcp

{
  "mcpServers": {
    "composer": {
      "url": "https://composer.googleapis.com/mcp"
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "composer": {
      "type": "http",
      "url": "https://composer.googleapis.com/mcp"
    }
  }
}

https://composer.googleapis.com/mcp

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué apps pueden usarlo

Según cómo se conecta este servidor y la documentación de cada app, comprobado el 10 nov 2026.

Se conectan por internet en

ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast

Todas las apps, con ventajas y desventajas →

Qué puede hacer

Nombres y descripciones de las herramientas tal como los informó el servidor el 10 nov 2026. Los escribió el creador, no nosotros; los mostramos como texto sin formato.

• create_environment

  Initiates the creation of a new Managed Airflow environment with default settings. This tool creates a small private IP environment with a default configuration, including default networking settings. Creating public IP environments, or customizing most settings (such as network,

• get_environment

  Retrieves details about a specific Managed Airflow environment, including its configuration and status. Use this tool to check the current state of an environment, its Airflow version, Airflow UI URL, environment's bucket, or other configuration details.

• list_environments

  Lists all Managed Airflow environments in a given project and location. Use this tool to when you need to know which environments exist in a specific project and location. Results are paginated; use `page_size` to control the number of results per page and `page_token` from a pre

• delete_environment

  Initiates the deletion of a Managed Airflow environment. Warning: This is a destructive action permanently deletes an environment and can't be undone. Always ask the user to confirm the deletion before proceeding. This tool triggers the environment deletion process, which is a lo

• manage_pypi_packages

  Manages PyPI packages in a Managed Airflow environment. Use this tool to install and uninstall PyPI packages in the Managed Airflow environment, or change PyPI package versions or extras. To install packages or change versions or extras, use the `update_packages` field. To remove

• get_operation

  Gets the latest status of a long-running operation. Several tools like `create_environment`, `delete_environments`, and `manage_pypi_packages` return an operation object, because they initiate processes that take time to complete. Use this tool to check if such an operation has f

• get_dag

  Retrieves metadata and status of a specific DAG in a Managed Airflow environment. Use this tool when you need to check if a DAG exists, inspect its metadata (such as schedule or current state), or verify whether a newly uploaded/updated DAG file has been imported by Airflow (see

• list_dags

  Lists all DAGs in a Managed Airflow environment. Use this tool to get a list of all DAGs in the environment, for example to discover the DAGs present in the environment or get the state or properties of each DAG. Results are paginated; use `page_size` to control the number of res

• get_dag_source_code

  Retrieves the DAG source code from a Managed Airflow environment. Use this tool when you want to understand DAG implementation details, for example to understand why a DAG run has failed, or to debug DAG's behavior. The tool returns the latest version of the source code.

• get_dag_run

  Retrieves details of a specific DAG run from a Managed Airflow environment. Use this tool when you need to retrieve details of a specific DAG run, for example its state, start time or end time. This tool does not return DAG run logs directly. Instead, use the `cloud_logging_filte

• list_dag_runs

  Lists DAG runs in a Managed Airflow environment. Use this tool to get a list of DAG runs in the environment, or runs for a specific DAG, for example to determine the overall healthiness of the environment or DAG. The tool returns DAG runs in the order of creation date, most recen

• get_task_instance

  Retrieves details of a specific task instance from a Managed Airflow environment. Use this tool to retrieve details of a specific task instance, such as its state, start time, end time, or parameters, to understand its status or to debug a failure. This tool does not return task

• find_last_failed_dag_runs

  Finds failed DAG runs in a Managed Airflow environment. Use this tool to find recent DAG run failures, for example to begin troubleshooting. If the user wants to troubleshoot a specific DAG, provide the DAG ID to get the details of its last failed run. If the user doesn't know wh

• list_failed_task_instances

  Lists failed task instances of a specific DAG run in a Managed Airflow environment. If a DAG run has failed, use this tool to get the list of task instances of this DAG run that are in the FAILED state and may have caused the DAG run failure. This tool does not return task instan

• trigger_dag

  Triggers a DAG run for a specified DAG in a Managed Airflow environment. Use this tool when you need to manually start a new run of a DAG. The tool returns a DAG run object containing the details and state of the newly triggered run. You can use the `get_dag_run` tool to poll for

• list_import_errors

  Lists Python import errors and parsing failures in a Managed Airflow environment. Use this tool to check if all DAGs are being parsed correctly in the environment. After uploading a DAG, use this tool alongside `get_dag` to check its parsing status: - **Success**: `get_dag` retur

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 10 nov 2026

• ! Precaución

  El creador coincide con el repo

  El registro no indica ningún repo de código fuente, así que no podemos relacionar a quien lo publicó (composer.googleapis.com) con el código

• … Aún sin revisar

  Sigue en mantenimiento

  Todavía no hemos leído este repo en GitHub

• … Aún sin revisar

  Tiene licencia

  Todavía no hemos leído este repo en GitHub

• ✓ Superada

  El endpoint responde

  Respondió en 160 ms (HTTP 200)

• – No aplica

  Inicio de sesión con OAuth

  No hace falta iniciar sesión

• ✓ Superada

  Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

  Leímos 16 descripciones de herramientas y no encontramos instrucciones ocultas para la IA

Comparado con otros en Otrosi

• Más estrellas que el 0% de los otros 19092 servidores de esta categoría
• Publicado en el registro más recientemente que el 5% de los otros 19092 servidores de esta categoría
• Revisiones básicas iguales o mejores que el 40% de los otros 19092 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

README del creador

No se encontró un README en el repo