dbt-docs-mcp

dbtプロジェクトメタデータ（dbt Docsアーティファクト（ manifest.json 、 catalog.json ）を含む）を操作するためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー。このサーバーはdbtグラフ情報を公開し、ノードの詳細、モデル/列の系統、および関連メタデータのクエリを可能にします。

主な機能

このサーバーは次のツールを提供します:

• dbtノードを検索:

  • 名前でノード (モデル、ソース、テストなど) を検索します ( search_dbt_node_names )。

  • 列名に基づいてノードを検索します ( search_dbt_column_names )。

  • ノードのコンパイルされた SQL コード内を検索します ( search_dbt_sql_code )。

• ノードを検査する:

  • 指定されたノードの一意の ID の詳細な属性を取得します ( get_dbt_node_attributes )。

• 系譜を探索:

  • ノードの直接の上流依存関係 (先行ノード) を検索します ( get_dbt_predecessors )。

  • ノードの直接の下流従属ノード (後継ノード) を検索します ( get_dbt_successors )。

• 列レベルの系統:

  • モデル内の特定の列のすべての上流ソースをトレースします ( get_column_ancestors )。

  • モデル内の特定の列のすべての下流依存関係をトレースします ( get_column_descendants )。

• 推奨される拡張機能:

  • SQL クエリを実行できるツール。

  • データベースから直接テーブル/ビュー/列のメタデータを取得するツール。

  • ナレッジベースを検索するためのツール。

はじめる

1. 前提条件: Pythonがインストールされ、 uv

2. リポジトリをクローンします:

   git clone <repository-url> cd dbt-docs-mcp

3. オプション: 列レベルの系統の dbt マニフェストを解析します。

   • 必要なPython環境をセットアップします（例：GXP2）

   • 提供されているスクリプトscripts/create_manifest_cl.pyを使用して、dbt マニフェスト、dbt カタログへのパスと、スキーマおよび列系統ファイルの目的の出力パスを指定します: GXP3

   • dbt プロジェクトのサイズによっては、列系統の作成に時間がかかる場合があります (数時間)

4. サーバーを実行します。

   • ご希望のMCPクライアント（Claudeデスクトップ、Cursorなど）がmcp.jsonをサポートしている場合は、以下のようになります。GXP4