Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh

dbt-mcp

Official
by dbt-labs
GitHub
Python
Apache 2.0
392
  • Linux
  • Apple
OverviewInspectNewEndpointsSchemaRelated ServersReviewsScore
Need Help?View Source CodeReport Issue

dbt MCP-сервер

Этот сервер MCP (Model Context Protocol) предоставляет инструменты для взаимодействия с dbt. Прочтите этот блог, чтобы узнать больше.

Архитектура

схема архитектуры сервера dbt mcp

Настраивать

  1. Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/dbt-labs/dbt-mcp.git cd dbt-mcp

  1. Установить УФ

  2. Установить задачу

  3. Запустить task install

  4. Настройте переменные среды:

cp .env.example .env

Затем отредактируйте .env , указав необходимые вам переменные среды (см. раздел Configuration в файле README.md ).

Конфигурация

Сервер MCP имеет следующую конфигурацию:

Группы инструментов

Имя

По умолчанию

Описание

DISABLE_DBT_CLI

false

Установите значение

true

, чтобы отключить инструменты MCP dbt Core и dbt Cloud CLI.

DISABLE_SEMANTIC_LAYER

false

Установите значение

true

, чтобы отключить объекты MCP семантического слоя dbt.

DISABLE_DISCOVERY

false

Установите значение

true

, чтобы отключить объекты MCP API dbt Discovery.

DISABLE_REMOTE

true

Установите значение

false

, чтобы включить удаленные объекты MCP.

Конфигурация для обнаружения и семантического уровня

Имя

По умолчанию

Описание

DBT_HOST

cloud.getdbt.com

Имя хоста вашего экземпляра dbt Cloud. Это будет выглядеть как

Access URL

найденный

здесь

. Если вы используете Multi-cell, не включайте здесь

ACCOUNT_PREFIX

MULTICELL_ACCOUNT_PREFIX

-

Если вы используете Multi-cell, установите это в ваш

ACCOUNT_PREFIX

. Если вы не используете Multi-cell, не устанавливайте эту переменную окружения. Вы можете узнать больше

здесь

DBT_TOKEN

-

Ваш личный токен доступа или сервисный токен.

Примечание

Сервисный токен требуется при использовании семантического слоя

DBT_PROD_ENV_ID

-

Ваш идентификатор производственной среды dbt Cloud

Конфигурация для удаленных инструментов

Имя

Описание

DBT_DEV_ENV_ID

Ваш идентификатор среды разработки dbt Cloud

DBT_USER_ID

Ваш идентификатор пользователя dbt Cloud

Конфигурация для dbt CLI

Имя

Описание

DBT_PROJECT_DIR

Путь к локальному размещению репозитория вашего проекта dbt. Это должно выглядеть примерно так:

/Users/firstnamelastname/reponame

DBT_PATH

Путь к исполняемому файлу dbt Core или dbt Cloud CLI. Вы можете найти исполняемый файл dbt, запустив

which dbt

Использование с клиентами MCP

После завершения установки вы сможете использовать свой сервер с клиентом MCP.

Эта конфигурация будет добавлена в соответствующий файл конфигурации клиента. Обязательно замените разделы внутри <> :

{ "mcpServers": { "dbt-mcp": { "command": "<path-to-mcp-executable>", "args": [ "run", "<path-to-this-directory>/src/dbt_mcp/main.py" ] } } }

<path-to-mcp-executable> зависит от вашей ОС:

  • Linux и Mac: <path-to-this-directory>/.venv/bin/mcp

  • ПК: <path-to-this-directory>/.venv/Scripts/mcp

Клод Десктоп

Следуйте этим инструкциям, чтобы создать файл claude_desktop_config.json и подключиться.

На Mac вы можете найти журналы Claude Desktop в ~/Library/Logs/Claude .

Курсор

  1. Откройте меню Курсор и выберите Настройки → Настройки курсора → MCP.

  2. Нажмите «Добавить новый глобальный сервер MCP».

  3. Добавьте конфигурацию, указанную выше, в предоставленный файл mcp.json

  4. Убедитесь, что ваше соединение активно на вкладке MCP.

Документация по Cursor MCP здесь для справки

Код VS

  1. Откройте меню «Настройки» (Command + Comma) и выберите нужную вкладку в верхней части страницы для вашего варианта использования.

    • Workspace — настраивает сервер в контексте вашего рабочего пространства.

    • User - настраивает сервер в контексте вашего пользователя.

    • Примечание для пользователей WSL : если вы используете VS Code с WSL, вам необходимо настроить параметры, специфичные для WSL. Выполните команду Preferences: Open Remote Settings из палитры команд (F1) или выберите вкладку Remote в редакторе настроек. Настройки локального пользователя повторно используются в WSL, но могут быть переопределены настройками, специфичными для WSL. Настройка серверов MCP в настройках локального пользователя не будет работать должным образом в среде WSL.

  2. Выберите Функции → Чат

  3. Убедитесь, что «Mcp» Enabled

mcp-vscode-настройки

  1. Нажмите «Изменить в settings.json» в разделе «Mcp > Discovery».

  2. Добавьте конфигурацию вашего сервера ( dbt ) в предоставленный файл settings.json в качестве одного из серверов:

{ "mcp": { "inputs": [], "servers": { "dbt": { "command": "<path-to-mcp-executable>", "args": ["run", "<path-to-this-directory>/src/dbt_mcp/main.py"] } } } }

<path-to-mcp-executable> зависит от вашей ОС:

  • Linux и Mac: <path-to-this-directory>/.venv/bin/mcp

  • ПК: <path-to-this-directory>/.venv/Scripts/mcp

  1. Вы можете запускать, останавливать и настраивать свои серверы MCP следующими способами:

  • Запуск команды MCP: List Servers из палитры команд (Control + Command + P) и выбор сервера.

  • Использование ключевых слов, встроенных в файл settings.json

встроенное управление

Документация VS Code MCP здесь для справки

Инструменты

dbt CLI

  • build — выполняет модели, тесты, снимки и начальные значения в порядке зависимости.

  • compile — генерирует исполняемый SQL-код из моделей, тестов и анализов без их запуска

  • docs — создает документацию для проекта dbt

  • ls (список) — выводит список ресурсов в проекте dbt, таких как модели и тесты.

  • parse — анализирует и проверяет файлы проекта на правильность синтаксиса.

  • run — выполняет модели для их материализации в базе данных.

  • test — запускает тесты для проверки целостности данных и модели.

  • show — выполняет запрос к хранилищу данных.

Разрешение вашему клиенту использовать команды dbt через этот инструментарий MCP может изменить ваши модели данных, источники и объекты хранилища. Продолжайте, только если вы доверяете клиенту и понимаете потенциальное воздействие.

Семантический слой

  • list_metrics — извлекает все определенные метрики

  • get_dimensions — Получает измерения, связанные с указанными метриками

  • get_entities — Получает сущности, связанные с указанными метриками

  • query_metrics — запрашивает метрики с возможностью группировки, упорядочивания, фильтрации и ограничения.

Открытие

  • get_mart_models — Получает все модели mart

  • get_all_models — Получает все модели

  • get_model_details — Получает сведения о конкретной модели

  • get_model_parents — Получает родительские узлы определенной модели

  • get_model_children — Получает дочерние режимы определенной модели

Внося вклад

Инструкции о том, как принять участие, читайте на CONTRIBUTING.md !

Deploy Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Tools

View all tools

dbt-mcp

  1. Архитектура
    1. Настраивать
      1. Конфигурация
        1. Группы инструментов
        2. Конфигурация для обнаружения и семантического уровня
        3. Конфигурация для удаленных инструментов
        4. Конфигурация для dbt CLI
      2. Использование с клиентами MCP
        1. Клод Десктоп
          1. Курсор
            1. Код VS
              1. Инструменты
                1. dbt CLI
                2. Семантический слой
                3. Открытие
              2. Внося вклад

                Related MCP Servers

                View all related MCP servers

                New MCP Servers

                MCP directory API

                We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

                curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/dbt-labs/dbt-mcp'

                If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server