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
).
- Suchen Sie Knoten (Modelle, Quellen, Tests usw.) nach Namen (
- Knoten prüfen:
- Rufen Sie detaillierte Attribute für die eindeutige ID eines beliebigen Knotens ab (
get_dbt_node_attributes
).
- Rufen Sie detaillierte Attribute für die eindeutige ID eines beliebigen Knotens ab (
- 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
).
- Suchen Sie nach direkten Upstream-Abhängigkeiten (Vorgängern) eines Knotens (
- 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
).
- Verfolgen Sie alle Upstream-Quellen für eine bestimmte Spalte in einem Modell (
- 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
- Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Sie Python installiert haben und uv
- Klonen Sie das Repo:Copy
- 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).
- Führen Sie den Server aus:
- Wenn Ihr gewünschter MCP-Client (Claude Desktop, Cursor usw.) mcp.json unterstützt, würde er wie folgt aussehen: GXP4
This server cannot be installed
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
dbt-docs-mcp
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