可以通过 AWS 的 Python SDK（如 boto3）创建一个 ECR 客户端对象，使用此对象获取 Docker 镜像的 URI，然后将其作为参数传递给 Airflow DAG 中的 KubernetesPodOperator。

示例代码如下：

import boto3
from airflow.models import DAG
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.contrib.operators.kubernetes_pod_operator import KubernetesPodOperator

# create an ECR client
ecr_client = boto3.client('ecr')

# specify the ECR repository
repository = 'my-ecr-repo'

# specify the tag of the Docker image
tag = 'latest'

# get the URI of the Docker image
response = ecr_client.describe_images(repositoryName=repository, imageIds=[{'imageTag': tag}])
image_uri = response['imageDetails'][0]['imageDigest']

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': days_ago(1),
    'email': ['airflow@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
}

# define a DAG
dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='An example DAG',
    schedule_interval=None,
)

# define a KubernetesPodOperator to run a Docker container
run_container = KubernetesPodOperator(
    dag=dag,
    task_id='run_container',
    name='my_container',
    image=image_uri,
    image_pull_policy='Always',
    namespace='default',
)

# define other tasks in the DAG
...

运行此 DAG 后，MWAA 将从 ECR 中获取 Docker 镜像并将其提供给 KubernetesPodOperator 运行容器。