managing-astro-local-env

Gestiona el entorno de desarrollo local de Airflow con comandos de Astro CLI. Inicia, detén, reinicia y elimina contenedores locales de Airflow; las credenciales predeterminadas son admin/admin con el servidor web en http://localhost:8080. Visualiza registros de todos los componentes o servicios específicos (scheduler, webserver) con opción de seguimiento en tiempo real. Accede a shells de contenedores y ejecuta comandos de Airflow CLI directamente mediante astro dev bash y astro dev run. Soluciona problemas comunes como conflictos de puertos, fallos de inicio, errores de paquetes y...

npx skills add https://github.com/astronomer/agents --skill managing-astro-local-env

Astro Local Environment

This skill helps you manage your local Airflow environment using the Astro CLI.

Two modes: Docker (default, uses containers) and Standalone (Docker-free, uses a local venv — requires Airflow 3 + uv).

To set up a new project, see the setting-up-astro-project skill. When Airflow is running, use MCP tools from authoring-dags and testing-dags skills.


Start / Stop / Restart (Docker)

# Start local Airflow (webserver at http://localhost:8080)
astro dev start

# Stop containers (preserves data)
astro dev stop

# Kill and remove volumes (clean slate)
astro dev kill

# Restart all containers
astro dev restart

# Restart specific component
astro dev restart --scheduler
astro dev restart --webserver

Default credentials: admin / admin

Restart after modifying: requirements.txt, packages.txt, Dockerfile

Standalone mode? See the next section.


Standalone Mode

Docker-free local development. Runs Airflow directly on your machine in a .venv/ managed by uv.

Requirements: Airflow 3 (runtime 3.x), uv on PATH. Not supported on Windows.

Plain astro dev init already pins a runtime 3.x image, so no version flag is needed. See setting-up-astro-project for project initialization.

Start

# One-time: set standalone as default mode
astro config set dev.mode standalone

# Or use the flag per invocation
astro dev start --standalone
FlagDescription
--foreground / -fStream output in foreground
--port / -pOverride webserver port (default: 8080)
--no-proxyDisable reverse proxy

Stop / Kill / Restart

# Stop (preserves .venv)
astro dev stop

# Kill (removes .venv and .astro/standalone/ — clean slate)
astro dev kill

# Restart (preserves .venv for fast restart, use -k to kill first)
astro dev restart

If you used --standalone on start instead of setting the config, pass --standalone on every subsequent command too (stop, kill, restart, bash, run, logs, etc.).

State locations: venv in .venv/, database and logs in .astro/standalone/, DAGs from dags/.


Reverse Proxy

Run multiple Airflow projects locally without port conflicts. Works in both Docker and standalone modes.

Each project gets a hostname like <project-name>.localhost:6563. Visit http://localhost:6563 to see all active projects.

# Check proxy status and active routes
astro dev proxy status

# Force-stop proxy (auto-restarts on next astro dev start)
astro dev proxy stop
ConfigCommand
Change proxy portastro config set proxy.port <port>
Disable per-startastro dev start --no-proxy

Default proxy port: 6563


Check Status

astro dev ps

View Logs

# All logs
astro dev logs

# Specific component
astro dev logs --scheduler
astro dev logs --webserver

# Follow in real-time
astro dev logs -f

Standalone: astro dev logs works the same but shows a unified log (no per-component filtering).


Run Airflow CLI Commands

# Open a shell with Airflow environment
astro dev bash

# Run Airflow CLI commands
astro dev run airflow info
astro dev run airflow dags list

Standalone: Same commands work — bash opens a venv-activated shell, run executes in the venv.


Querying the Airflow API

Use astro api airflow to query a running local Airflow instance. Prefer operation IDs over URL paths.

Defaults: localhost:8080, admin/admin (auto-detected). Override with --api-url, --username, --password.

Discovery

# List all endpoints
astro api airflow ls

# Filter by keyword
astro api airflow ls dags
astro api airflow ls task

# Show params and schema for an operation
astro api airflow describe get_dag

Key Flags

FlagPurpose
-p key=valuePath parameters
-F key=valueBody/query fields (auto-converts booleans/numbers)
-q / --jqjq filter on response
--paginateFetch all pages
-X / --methodOverride HTTP method
--generateOutput curl command instead of executing

DAGs

# List all DAGs
astro api airflow get_dags

# Filter by pattern (SQL LIKE — use % wildcards)
astro api airflow get_dags -F dag_id_pattern=%etl%

# Get a specific DAG
astro api airflow get_dag -p dag_id=my_dag

# Get full details (schedule, params, etc.)
astro api airflow get_dag_details -p dag_id=my_dag

# Pause / unpause
astro api airflow patch_dag -p dag_id=my_dag -F is_paused=true
astro api airflow patch_dag -p dag_id=my_dag -F is_paused=false

# View DAG source code
astro api airflow get_dag_source -p dag_id=my_dag

# Check import errors
astro api airflow get_import_errors

DAG Runs

# List runs for a DAG
astro api airflow get_dag_runs -p dag_id=my_dag

# Trigger a run
astro api airflow trigger_dag_run -p dag_id=my_dag

# Trigger with config
astro api airflow trigger_dag_run -p dag_id=my_dag -F conf[key]=value

# Get a specific run
astro api airflow get_dag_run -p dag_id=my_dag -p dag_run_id=manual__2026-04-07

# Clear (re-run) a DAG run
astro api airflow clear_dag_run -p dag_id=my_dag -p dag_run_id=manual__2026-04-07 -F dry_run=false

Task Instances

# List task instances for a run
astro api airflow get_task_instances -p dag_id=my_dag -p dag_run_id=manual__2026-04-07

# Use ~ as wildcard (all DAGs or all runs)
astro api airflow get_task_instances -p dag_id=my_dag -p dag_run_id=~

# Get a specific task instance
astro api airflow get_task_instance -p dag_id=my_dag -p dag_run_id=manual__2026-04-07 -p task_id=extract

# Clear/retry failed tasks
astro api airflow post_clear_task_instances -p dag_id=my_dag \
  -F dag_run_id=manual__2026-04-07 -F only_failed=true -F dry_run=false

# Get task logs
astro api airflow get_log -p dag_id=my_dag -p dag_run_id=manual__2026-04-07 \
  -p task_id=extract -p try_number=1

Config & Connections

astro api airflow get_connections
astro api airflow get_variables
astro api airflow get_config

Filtering with jq

# List only DAG IDs
astro api airflow get_dags -q '.dags[].dag_id'

# Get failed task IDs from a run
astro api airflow get_task_instances -p dag_id=my_dag -p dag_run_id=~ \
  -q '[.task_instances[] | select(.state=="failed") | .task_id]'

Troubleshooting

IssueSolution
Port 8080 in useStop other containers or edit .astro/config.yaml
Container won't startastro dev kill then astro dev start
Package install failedCheck requirements.txt syntax
DAG not appearingRun astro dev parse to check for import errors
Out of disk spacedocker system prune
Standalone won't startEnsure uv is on PATH and runtime is 3.x
Proxy port conflictastro config set proxy.port <port>
.venv corruptedastro dev kill then astro dev start --standalone

Reset Environment

When things are broken:

astro dev kill
astro dev start

Upgrade Airflow

Test compatibility first

astro dev upgrade-test

Change version

  1. Edit Dockerfile:

    FROM quay.io/astronomer/astro-runtime:13.0.0
    
  2. Restart:

    astro dev kill && astro dev start
    

Related Skills

  • setting-up-astro-project: Initialize projects and configure dependencies
  • authoring-dags: Write DAGs (uses MCP tools, requires running Airflow)
  • testing-dags: Test DAGs (uses MCP tools, requires running Airflow)
  • deploying-airflow: Deploy DAGs to production (Astro, Docker Compose, Kubernetes)

Más skills de astronomer

airflow
astronomer
Consulta, gestiona y soluciona problemas de DAGs, ejecuciones, tareas y configuración del sistema de Apache Airflow. Soporta más de 30 comandos para inspección de DAGs, gestión de ejecuciones, registro de tareas, consultas de configuración y acceso directo a la API REST. Administra múltiples instancias de Airflow con configuración persistente; descubre automáticamente implementaciones locales y de Astro. Ejecuta DAGs de forma síncrona (esperando su finalización) o asíncrona, diagnostica fallos, limpia ejecuciones para reintentos y accede a registros de tareas con filtros de reintento e índice de mapa. Salida...
official
airflow-hitl
astronomer
Compuertas de aprobación humana, entradas de formulario y ramificación en DAGs de Airflow utilizando operadores diferibles. Cuatro tipos de operadores: ApprovalOperator para decisiones de aprobar/rechazar, HITLOperator para selección de múltiples opciones con formularios, HITLBranchOperator para enrutamiento de tareas impulsado por humanos y HITLEntryOperator para recopilación de datos de formularios. Todos los operadores son diferibles, liberando espacios de trabajo mientras esperan respuesta humana a través de la pestaña de Acciones Requeridas de la interfaz de usuario de Airflow o la API REST. Soporta características opcionales que incluyen personalización...
official
airflow-plugins
astronomer
Crea plugins de Airflow 3.1+ que integren aplicaciones FastAPI, páginas de UI personalizadas, componentes React, middleware, macros y enlaces de operadores directamente en la interfaz de Airflow. Usa…
official
analyzing-data
astronomer
Consulta tu almacén de datos para responder preguntas de negocio con patrones en caché y mapeos de conceptos. Soporta búsqueda de patrones y almacenamiento en caché para tipos de preguntas repetidas, con registro de resultados para mejorar consultas futuras. Incluye caché de mapeo concepto-tabla y descubrimiento de esquemas de tablas mediante INFORMATION_SCHEMA o búsqueda en el código base. Proporciona funciones kernel run_sql() y run_sql_pandas() que devuelven DataFrames de Polars o Pandas para análisis. Comandos CLI para gestionar cachés de conceptos, patrones y tablas, además de...
official
annotating-task-lineage
astronomer
Anotar tareas de Airflow con linaje de datos utilizando inlets y outlets. Soporta objetos Dataset de OpenLineage, Assets de Airflow y Datasets de Airflow para definir entradas y salidas en bases de datos, almacenes de datos y almacenamiento en la nube. Úselo como alternativa cuando los operadores carezcan de extractores OpenLineage integrados; sigue un sistema de precedencia de cuatro niveles donde los extractores personalizados y los métodos OpenLineage tienen prioridad. Incluye ayudantes de nomenclatura de datasets para Snowflake, BigQuery, S3 y PostgreSQL para garantizar consistencia...
official
authoring-dags
astronomer
Flujo de trabajo guiado para crear DAGs de Apache Airflow con integración de validación y pruebas. Enfoque estructurado de seis fases: descubrir el entorno y patrones existentes, planificar la estructura del DAG, implementar siguiendo las mejores prácticas, validar con comandos de la CLI de af, probar con consentimiento del usuario, e iterar sobre correcciones. Los comandos de la CLI para descubrimiento (af config connections, af config providers, af dags list) y validación (af dags errors, af dags get, af dags explore) proporcionan retroalimentación inmediata sobre el DAG...
official
blueprint
astronomer
Define plantillas reutilizables de grupos de tareas de Airflow con validación Pydantic y componga DAGs desde YAML. Úselo al crear plantillas de blueprint, componer DAGs desde…
official
checking-freshness
astronomer
Verifica la frescura de los datos revisando las marcas de tiempo de las tablas y los patrones de actualización frente a una escala de obsolescencia. Identifica columnas de marca de tiempo usando patrones comunes de nomenclatura ETL (_loaded_at, _updated_at, created_at, etc.) y consulta sus valores máximos para determinar la antigüedad. Clasifica los datos en cuatro estados de frescura: Fresco (< 4 horas), Obsoleto (4–24 horas), Muy obsoleto (> 24 horas) o Desconocido (sin marca de tiempo encontrada). Proporciona plantillas SQL para verificar la última hora de actualización y las tendencias de recuento de filas en días recientes para...
official