managing-astro-local-env

作成者: astronomer

Astro CLIコマンドを使用してローカルのAirflow開発環境を管理します。ローカルのAirflowコンテナの起動、停止、再起動、強制終了を行います。デフォルトの認証情報はadmin/adminで、ウェブサーバーはhttp://localhost:8080でアクセスできます。全コンポーネントまたは特定のサービス(スケジューラー、ウェブサーバー)のログをリアルタイムフォローオプション付きで表示します。astro dev bashおよびastro dev runを使用してコンテナシェルにアクセスし、Airflow CLIコマンドを直接実行します。ポート競合、起動失敗、パッケージエラーなどの一般的な問題をトラブルシューティングします。

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)

astronomerのその他のスキル

airflow-state-store
astronomer
Persists task and asset state across retries and DAG runs using Airflow 3.3's AIP-103 key/value stores (`task_state_store`, `asset_state_store`) and the…
creating-openlineage-extractors
astronomer
カスタムOpenLineage抽出器。未対応のAirflowオペレーターや複雑な系列シナリオ向け。2つのアプローチ:所有するオペレーターに直接OpenLineageメソッドを追加する方法(推奨)、または変更できないサードパーティ製オペレーター用にカスタム抽出器を作成する方法。抽出器は3つの時点でオペレーターの実行をインターセプトします:静的な系列のための実行前、実行時に決定される出力のための成功後、およびオプションで部分的な系列のための失敗後。抽出器はairflow.cfgまたは環境変数経由で登録...
debugging-dags
astronomer
失敗したAirflow DAGに対する体系的な根本原因分析と修正、構造化された調査ワークフローを提供。4段階の診断プロセス(障害の特定、エラー詳細の抽出、コンテキスト情報の収集、実行可能な修正手順の提示)をガイド。障害を4つのタイプ(データ、コード、インフラストラクチャ、依存関係)に分類し、調査を集中させ適切な修正を提案。ログ取得、実行比較、タスククリア、DAG...のための即時使用可能なCLIコマンドを提供。
delegating-to-otto
astronomer
Drives Astronomer's Otto agent (`astro otto`) as a delegated sub-agent for Airflow, dbt, and data-engineering work. Use when the user explicitly asks to "use…
deploying-airflow
astronomer
AirflowのDAGやプロジェクトをデプロイします。ユーザーがコードのデプロイ、DAGのプッシュ、CI/CDの設定、本番環境へのデプロイ、またはデプロイ戦略について質問した場合に使用します…
deploying-go-sdk-bundles
astronomer
コンパイルされたAirflow Go SDKバンドルをビルド、パッケージ化、デプロイし、ExecutableCoordinatorが実行できるようにします。ユーザーがGoタスクバンドルをコンパイルしたい場合、または…と尋ねた場合に使用します。
testing-dags
astronomer
Airflow DAGに対する反復的なテスト・デバッグ・修正サイクルと、包括的な障害診断を提供します。af runs trigger-wait <dag_id> でDAGを実行し完了を待機します。事前チェックは不要です。失敗時はaf runs diagnoseで包括的な障害サマリーを取得し、af tasks logsで特定タスクのエラー詳細を確認できます。カスタム設定、タイムアウト、リトライ試行に対応。成功、失敗、タイムアウトの各シナリオを明確な応答解釈で処理します。迅速な検証が可能です...
tracing-downstream-lineage
astronomer
テーブルやDAGを変更する前に、下流のデータ系列を追跡して変更影響を評価します。ソースコード検索、ビュー依存関係、BIツール接続を通じて、対象テーブルまたはDAGの直接的な消費者を特定します。テーブルからダッシュボード、MLモデルに至るまで、すべての下流影響をマッピングする完全な依存関係ツリーを構築します。依存関係を重要度(クリティカル、高、中、低)で分類し、ステークホルダーへの連絡とテストの優先順位付けを行います。リスク評価と影響を受けるものを含む影響レポートを生成します。