DBT CLI MCP 서버
dbt CLI 도구를 래핑하는 MCP(Model Context Protocol) 서버로, AI 코딩 에이전트가 표준화된 MCP 도구를 통해 dbt 프로젝트와 상호 작용할 수 있도록 합니다.
특징
MCP 도구를 통해 dbt 명령 실행
모든 주요 DBT 작업(실행, 테스트, 컴파일 등) 지원
직접 상호 작용을 위한 명령줄 인터페이스
DBT 프로젝트에 대한 환경 변수 관리
구성 가능한 dbt 실행 파일 경로
유연한 profiles.yml 위치 구성
Related MCP server: PAELLADOC
설치
필수 조건
Python 3.10 이상
Python 환경 관리를 위한
uv도구dbt CLI 설치됨
설정
지엑스피1
용법
명령줄 인터페이스
이 패키지는 dbt와 직접 상호 작용할 수 있는 명령줄 인터페이스를 제공합니다.
모듈을 직접 사용할 수도 있습니다.
명령줄 옵션
--dbt-path: dbt 실행 파일 경로(기본값: "dbt")--env-file: 환경 파일 경로(기본값: ".env")--log-level: 로깅 레벨(기본값: "INFO")--profiles-dir: profiles.yml 파일이 포함된 디렉토리 경로(지정하지 않으면 project-dir이 기본값으로 지정됨)
환경 변수
서버는 환경 변수를 사용하여 구성할 수도 있습니다.
DBT_PATH: dbt 실행 파일 경로ENV_FILE: 환경 파일 경로LOG_LEVEL: 로깅 레벨DBT_PROFILES_DIR: profiles.yml 파일이 포함된 디렉토리 경로
MCP 클라이언트와 함께 사용
Claude for Desktop과 같은 MCP 클라이언트와 함께 서버를 사용하려면 클라이언트 구성에 다음을 추가하세요.
⚠️ 중요: 절대 프로젝트 경로가 필요합니다. ⚠️
이 MCP 서버의 도구를 사용할 때는 project_dir 매개변수를 사용하여 dbt 프로젝트 디렉터리의 전체 절대 경로를 지정 해야 합니다 . 상대 경로는 제대로 작동하지 않습니다.
더 자세한 지침과 예제는 전체 dbt MCP 사용 가이드를 참조하세요.
사용 가능한 도구
서버는 다음과 같은 MCP 도구를 제공합니다.
dbt_run: dbt 모델 실행(절대project_dir필요)dbt_test: dbt 테스트 실행(절대project_dir필요)dbt_ls: dbt 리소스 목록 (절대project_dir필요)dbt_compile: dbt 모델을 컴파일합니다(절대project_dir필요)dbt_debug: dbt 프로젝트 설정 디버그(절대project_dir필요)dbt_deps: dbt 패키지 종속성을 설치합니다(절대project_dir필요)dbt_seed: CSV 파일을 시드 데이터로 로드합니다(절대project_dir필요)dbt_show: 모델 결과 미리 보기(절대project_dir필요)
{ "모델": "고객", "프로젝트 디렉토리": "/경로/dbt/프로젝트", "제한": 10 } </use_mcp_tool>
MCP 서버를 통해 명령을 실행할 때 프로젝트 디렉토리가 올바르게 구성되었고 두 구성 파일이 모두 있는지 확인하세요.
개발
통합 테스트
이 프로젝트에는 실제 DBT 프로젝트에 대한 기능을 검증하는 통합 테스트가 포함되어 있습니다.
테스트 프로젝트 설정
통합 테스트는 dbt_integration_tests 디렉터리에 Git 하위 모듈로 포함된 jaffle_shop_duckdb 프로젝트를 사용합니다. 설정 섹션에서 설명한 대로 --recurse-submodules 옵션을 사용하여 저장소를 복제하면 자동으로 초기화됩니다.
원래 저장소에서 테스트 프로젝트를 최신 버전으로 업데이트해야 하는 경우:
jaffle_shop_duckdb 디렉토리에서 누락된 파일에 대한 오류가 표시되는 경우 하위 모듈을 초기화해야 할 수 있습니다.
특허
MIT