如何为AI代理构建可视化工作流DAG与弹性数据管道：一个轻量级Python MCP引擎

📋总体概括

文章提出一个轻量级Python MCP引擎方案，用于解决AI代理构建数据管道的三大痛点：脚本执行脆弱无依赖校验、管道失败后昂贵且冗余的重跑、以及缺乏可视化DAG编排。作者借鉴Airflow/Prefect的核心思想但大幅精简，通过声明式DAG定义、任务级缓存与断点续跑、以及MCP协议集成，让Claude Desktop、Cursor、LangGraph等代理能可靠编排多步骤数据处理流程，是AI for Data与数据工程交汇的实践性探索。