dltHub AI Harness

dlt（データロードツール）は、APIやデータベースからデータをウェアハウスまたはレイクハウスに読み込むためのオープンソースのPythonライブラリです。dltHub（有償プラットフォーム）は、コーディングエージェントのニーズに合わせたエンタープライズグレードの機能をdltに拡張します。変換、データ品質検証、マネージドランタイム基盤、マネージドデータアプリ、AIを活用したワークスペース環境などです。

dltHub AI Harness は、AIコーディングアシスタントにdltを使ったデータパイプライン構築のステップバイステップのワークフローを提供するツールキット集です。ハーネスはそのまま使うことも、フォークして自社のスタック向けにカスタマイズすることもできます。dlthub ai CLI は、ツールキットのコンポーネントをアシスタントの適切な場所にインストールし、ワークスペースMCPサーバーを起動します。

ビルドツールキットは、取り込み（REST API、SQL）、変換、データ品質をカバーし、ランツールキットはデプロイと探索を担当します。REST APIツールキットは、dltHub context を基盤としています。これは9,700以上のソース定義を備え、エージェントはコードを書く前に検証済みコネクタを見つけるためにこれを検索します。新規ユーザーは、quick-start ツールキットから始めて、データからダッシュボードまでのガイド付きエンドツーエンド実行を試せます。

dltHub AI Harness は、Claude Code、Cursor、Codex でテストされており、他のAIコーディングアシスタントでも動作する可能性があります。dlthub AI Harness を使い始める際には、dlthub AI のワークフローに慣れ、変更をレビューできるよう accept edits（Claude） / --approval-mode（Codex）モードでの作業をお勧めします。

dltHub AI Harness は反復的なデータエンジニアリングワークフローをサポートします

データパイプラインの構築は反復的で、取り込みと変換という2つの主要なフェーズに分かれ、それぞれが同じ内部ループに従います。

ビルド（ローカル開発）

• パイプラインを反復的に開発します。取り込みの場合: 最初にREST APIエンドポイント、次に追加のエンドポイント。変換の場合: 最初にデータモデル、次に完全な変換パイプライン。

• 各ステップの後に読み込んだデータを探索し、検証します。

• パイプラインが安定するまでループバックして改良します。

ラン（本番）

• 取り込みまたは変換パイプラインを本番環境にデプロイします。

• 読み込んだデータ上に構築したデータアプリを通じてインサイトを提供します。

外部ループは2つのフェーズを結び付けます。変換・提供レイヤーからのインサイトが取り込みの改善にフィードバックされます。ハーネスのビルドツールキットはローカル開発ループをサポートし、ランツールキットはデプロイとデータアプリを担当します。

Related MCP server: Local LLM MCP Server

dltHub AI Harness ツールキット

このハーネスは、コーディングアシスタントにツールキットを提供します。ツールキットには、特定のフェーズのための構造化されたガイド付きワークフローが含まれています。アシスタントはアドホックなコードを生成する代わりに、最初から最後まで定義された一連のステップに従います。

ツールキットには、スキル、コマンド、ルール、MCPサーバーが含まれ、ワークフローによって結び付けられています。ワークフローは、各ステップでどのスキルを実行するか、MCPをどう活用するかをアシスタントに指示します。

すべてのツールキットは、共有ルール、シークレット処理、MCPサーバーを提供する init に依存します。dlthub ai CLI を使用する場合、init は依存関係として自動的にインストールされます。Claudeマーケットプレイスを使用する場合は、init プラグインを個別にインストールしてください。

ツールキットのコンポーネント

MCPツール

2つのMCPサーバーが、ワークフロー全体を通じてエージェントに構造化されたコンテキストを提供し、手動でのコピー＆ペーストを不要にします。

dlt-workspace-mcp（ローカル、dlthub ai init でインストール）は、データ検査ツール（list_tables、preview_table、execute_sql_query、get_row_counts、display_schema、get_local_pipeline_state）、シークレットツール（secrets_view_redacted、secrets_update_fragment）、ツールキット検出（list_toolkits、toolkit_info）を公開します。

dltHub context（リモート）は search_dlthub_sources を提供します。これは find-source スキルで使用され、コードを書く前に9,700以上のREST APIソース定義を検索し、検証済みコネクタをリファレンスリンク付きで返します。

利用可能なツールキット

init は、ルール、シークレット処理、MCPサーバーを提供する共有依存関係です。dlthub ai init によって自動的にインストールされるか、Claudeマーケットプレイス経由で個別のプラグインとしてインストールされます。

はじめに

新規プロジェクト（推奨）

AIサポート付きのクリーンな新しいdlthubプロジェクトをセットアップするには、dlthub-init を実行してください。これは非対話型かつAI対応のため、コーディングアシスタントが代わりに実行できます。エージェントがクリーンな新しいdlthubプロジェクトをセットアップするために使用すべきコマンドです。バンドルされたロックファイルで dlt[hub] を固定し、uv sync を実行します。

uvx dlthub-init@latest <dir>    # scaffold a clean new project into <dir>

既存プロジェクト

既存プロジェクトにAIハーネスを追加するには、同じ dlthub-init をそのまま実行してください。ファイルごとの衝突処理（pyproject.toml のマージ、secrets.toml を上書きしない、.gitignore の結合）を行い、dlt[hub] を固定して uv sync を実行します。さらに、非対話型のため、コーディングアシスタントが代わりに実行できます。

uvx dlthub-init@latest          # set up AI support in the current directory

手動手順（フォールバック）: ステップごとに実行したい場合、または dlthub-init が利用できない場合:

注: 以下の dlthub ai コマンドはすべて uv run dlthub ... 構文を使用します。dlthub をグローバルまたはアクティブな仮想環境にインストールしている場合は、uv run を省略して dlthub を直接呼び出すことができます。uv の使用をお勧めします。

# Initialize the environment 
uv init 

# Install dlthub
uv add "dlt[hub]"

# Initialize the dlthub workspace and follow its instructions (most importantly `uv sync`)
uv run dlthub init

# Set up AI support (auto-detects your coding assistant)
uv run dlthub ai init

# If multiple coding assistants are detected, specify one explicitly:
uv run dlthub ai init --agent <agent>  # <agent>: claude | cursor | codex

dlthub ai init は、環境変数と設定ファイルからコーディングアシスタントを検出し、そのツールの正しい場所にスキル、ルール、MCP サーバーをインストールします。

Claude Code の注意: 安全な認証情報の取り扱いを強制するには、CLAUDE.md に以下を追加します。

CRITICAL: never ask for credentials in chat. Always let the user edit secrets directly and do not attempt to read them.

Cursor の注意: コマンド実行後、Cursor 設定 > MCP で dlt-workspace-mcp サーバーを手動で有効にします。安全な認証情報の取り扱いを強制するには、.cursor/rules/security.mdc に以下を追加します。

CRITICAL: never ask for credentials in chat. Always let the user edit secrets directly and do not attempt to read them.

Codex の注意: Codex はコマンドとルールをサポートしていないため、インストーラーはこれらをスキルと AGENTS.md に変換します。また、Codex は厳格なサンドボックスで実行されるため、プロジェクトまたはグローバル設定で Web アクセスを有効にすることを検討してください。

# .codex/config.toml
web_search = "live"

安全な認証情報の取り扱いを強制するには、AGENTS.md に以下を追加します。

CRITICAL: never ask for credentials in chat. Always let the user edit secrets directly and do not attempt to read them.

初回オンボーディング（dltHub を試したい、または学びたい場合）

dltHub を初めて使う方、または試したり学んだりしたいだけですか？ dlthub-start をご自身で実行してください。新しいプレイグラウンドワークスペースがスキャフォールディングされます（本番用でも、実際のプロジェクトをセットアップするものでもありません）。

uvx dlthub-start@latest

これはご自身で実行してください。コーディングアシスタントに依頼しないでください。 uvx dlthub-start は認証に対話操作が必要なため、人間が実行する必要があります。実際のターミナル（! モードではない）でのみ動作します。エージェント駆動のセットアップには、上記の dlthub-init を使用してください。

ツールキットの参照とインストール

dlthub をまだセットアップしていませんか？ 最初に上記の新規プロジェクトまたは既存プロジェクトを参照してください（または、アシスタントが操作できる bootstrap ツールキットの /init-workspace を参照）。以下のツールキットコマンドは、お使いの環境に dlthub がインストールされていることを前提としています。

uv run dlthub ai toolkit list

ツールキットをインストールします（どのツールキットをインストールすればよいかわからない場合は、すべてインストールすることをお勧めします）。

uv run dlthub ai toolkit install quick-start
uv run dlthub ai toolkit install bootstrap
uv run dlthub ai toolkit install rest-api-pipeline
uv run dlthub ai toolkit install sql-database-pipeline
uv run dlthub ai toolkit install filesystem-pipeline
uv run dlthub ai toolkit install dlthub-platform
uv run dlthub ai toolkit install data-exploration
uv run dlthub ai toolkit install transformations
uv run dlthub ai toolkit install data-quality
uv run dlthub ai toolkit install performance

ハーネスの起動

上記の利用可能なツールキットテーブルのサンプルプロンプトのいずれかを使用して、ワークフローを開始します。

Claude Code — ターミナルで claude を使用して新しいセッションを開始します。スキルと MCP を有効にするには、インストール後に再起動します。

Cursor — Cursor でプロジェクトを開き、チャットパネル（Cmd+L）を使用します。インストールされたスキルとルールは自動的に認識されます。

Codex — codex を使用して Codex CLI を起動するか、UI で Codex チャットを使用します。MCP サーバーを有効にするには、セットアップ後に Codex を再起動します。

Claude Code マーケットプレイスプラグイン（アーリーアクセス）

アーリーアクセス: Claude Code プラグインは現在アーリーアクセスであり、異なるツールキット間で最適なリンクエクスペリエンスを提供しない場合があります。dltHub を初めて使う方で、試したり学んだりしたい場合は、初回オンボーディングを参照してください。uvx dlthub-start@latest を自分で実行します。以下のマーケットプレイスパスは、bootstrap ツールキット（クリーンな新規または既存の dlthub プロジェクトをセットアップするためのエージェント実行可能なコマンドである uvx dlthub-init@latest を優先し、インプレースインストール手順にフォールバックします）を介して、Claude Code 内から既存/空のプロジェクトをブートストラップする場合に便利です。

ハーネスは、マーケットプレイス経由の Claude Code プラグインとしても利用できます。Claude Code セッションを開始して、次を実行します。

/plugin marketplace add dlt-hub/dlthub-ai-harness
/plugin install init@dlthub-ai-harness --scope project
/plugin install quick-start@dlthub-ai-harness --scope project
/plugin install bootstrap@dlthub-ai-harness --scope project
/plugin install rest-api-pipeline@dlthub-ai-harness --scope project
/plugin install sql-database-pipeline@dlthub-ai-harness --scope project
/plugin install dlthub-platform@dlthub-ai-harness --scope project
/plugin install data-exploration@dlthub-ai-harness --scope project
/plugin install transformations@dlthub-ai-harness --scope project
/plugin install data-quality@dlthub-ai-harness --scope project

新しいセッションを開始します。プラグインは Claude Code を再起動した後にのみ有効になります：claude

セッションを再開しますか？ セッション中にインストールされたプラグインは、新しいセッションを開始するまでアクティブになりません。

dlthub ai CLI

dlthub ai サブコマンドは、ハーネスとコーディングアシスタントの間のブリッジです。dlthub ai init は、プロジェクトルール、シークレット管理スキル、適切な無視ファイルをインストールし、エージェント用に dlt MCP サーバーを設定します。dlthub ai toolkit install は、追加のツールキットコンポーネント（スキル、ルール、コマンド）をアシスタントの適切な場所にコピーします。

ツールキット管理 — ハーネスからプロジェクトのエージェント設定ディレクトリ（.claude/、.cursor/、.agents/ など）にスキル、ルール、コマンド、MCP 設定をコピーします。

uv run dlthub ai status                        # show installed agent, dlthub version, active toolkits
uv run dlthub ai toolkit list                  # list available toolkits from the harness
uv run dlthub ai toolkit info <name>           # show a toolkit's skills, commands, and workflow
uv run dlthub ai toolkit install <name>        # install a toolkit for the detected agent
uv run dlthub ai toolkit install <name> --agent <agent>  # <agent>: claude | cursor | codex  - override agent detection

シークレット管理 — dlt は資格情報を TOML ファイルに保存します。これらのコマンドを使用すると、アシスタントは生のシークレット値を読み取らずに、それらを検査および更新できます。

uv run dlthub ai secrets list                  # show which secret files exist and where
uv run dlthub ai secrets view-redacted         # print secrets with values masked
uv run dlthub ai secrets update-fragment --path <file> '<toml>'  # merge a TOML snippet into a secrets file

MCP サーバー — dlthub ワークスペース（パイプライン、スキーマ、テーブル、シークレット）をアシスタントが呼び出せるツールとして公開するローカルサーバーを起動します。

uv run dlthub ai mcp run                       # run in SSE mode (default)
uv run dlthub ai mcp run --stdio               # run in stdio mode (for assistants that require it)
uv run dlthub ai mcp install                   # register the MCP server in the agent's config

MCP サーバーを使用すると、アシスタントは「どのテーブルが読み込まれましたか？」や「スキーマを表示して」などの質問に答えることができ、出力をチャットにコピーアンドペーストする必要がありません。

ライセンス

このプロジェクトは dltHub AI Harness License の下でライセンスされています。