dbt-mcp

Integrations

Provides tools to interact with dbt, including executing dbt CLI commands (build, compile, run, test), accessing Semantic Layer for metric querying, and using Discovery API to explore models and their relationships in a dbt project.

dbt MCP-сервер

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

Архитектура

Настраивать

Клонируйте репозиторий:

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

Установить УФ
Установить задачу
Запустить task install
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

Откройте меню Курсор и выберите Настройки → Настройки курсора → MCP.
Нажмите «Добавить новый глобальный сервер MCP».
Добавьте конфигурацию, указанную выше, в предоставленный файл mcp.json
Убедитесь, что ваше соединение активно на вкладке MCP.

Документация по Cursor MCP здесь для справки

Код VS

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.
Выберите Функции → Чат
Убедитесь, что «Mcp» Enabled

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

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

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 !

You must be authenticated.

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

hybrid server

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

Tools

View all tools