dbt-docs-mcp

by mattijsdp

Integrations

  • Provides access to dbt project metadata through manifest.json and catalog.json artifacts, enabling search of models, sources, and tests, inspection of node attributes, exploration of model dependencies, and tracing of column-level lineage within dbt projects.

  • Used for progress visualization when processing potentially large dbt manifests, particularly during column-level lineage creation which can take hours for larger projects.

dbt-docs-mcp

Model Context Protocol (MCP)-Server für die Interaktion mit dbt-Projektmetadaten, einschließlich dbt-Dokumentartefakten ( manifest.json , catalog.json ). Dieser Server stellt dbt-Diagramminformationen bereit und ermöglicht die Abfrage von Knotendetails, Modell-/Spaltenherkunft und zugehörigen Metadaten.

Schlüsselfunktionalität

Dieser Server bietet Tools für:

  • Suche nach dbt-Knoten:
    • Suchen Sie Knoten (Modelle, Quellen, Tests usw.) nach Namen ( search_dbt_node_names ).
    • Suchen Sie Knoten basierend auf Spaltennamen ( search_dbt_column_names ).
    • Suche innerhalb des kompilierten SQL-Codes von Knoten ( search_dbt_sql_code ).
  • Knoten prüfen:
    • Rufen Sie detaillierte Attribute für die eindeutige ID eines beliebigen Knotens ab ( get_dbt_node_attributes ).
  • Abstammung erkunden:
    • Suchen Sie nach direkten Upstream-Abhängigkeiten (Vorgängern) eines Knotens ( get_dbt_predecessors ).
    • Suchen Sie nach direkten nachgelagerten abhängigen Elementen (Nachfolgern) eines Knotens ( get_dbt_successors ).
  • Herkunft auf Spaltenebene:
    • Verfolgen Sie alle Upstream-Quellen für eine bestimmte Spalte in einem Modell ( get_column_ancestors ).
    • Verfolgen Sie alle nachgelagerten abhängigen Elemente einer bestimmten Spalte in einem Modell ( get_column_descendants ).
  • Vorgeschlagene Erweiterungen:
    • Tool, das die Ausführung von SQL-Abfragen ermöglicht.
    • Tool, das Tabellen-/Ansichts-/Spaltenmetadaten direkt aus der Datenbank abruft.
    • Tool zum Durchsuchen der Wissensdatenbank.

Erste Schritte

  1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Sie Python installiert haben und uv
  2. Klonen Sie das Repo:
    git clone <repository-url> cd dbt-docs-mcp
  3. Optional: Analysieren Sie das dbt-Manifest für die Herkunft auf Spaltenebene:
    • Richten Sie die erforderliche Python-Umgebung ein, zB: GXP2
    • Verwenden Sie das bereitgestellte Skript scripts/create_manifest_cl.py und geben Sie einfach den Pfad zu Ihrem dbt-Manifest, dbt-Katalog und die gewünschten Ausgabepfade für Ihr Schema und Ihre Spaltenherkunftsdatei an: GXP3
    • Abhängig von der Größe Ihres DBT-Projekts kann das Erstellen der Spaltenherkunft eine Weile dauern (Stunden).
  4. Führen Sie den Server aus:
    • Wenn Ihr gewünschter MCP-Client (Claude Desktop, Cursor usw.) mcp.json unterstützt, würde er wie folgt aussehen: GXP4
-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

hybrid server

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

dbt-docs-mcp

  1. Schlüsselfunktionalität
    1. Erste Schritte

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      ID: g1tdk9xzlv