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by us-all

@us-all/dbt-mcp

dbt MCPサーバー — manifest.jsonrun_results.jsonsources.jsoncatalog.json、およびDQ結果テーブル(BigQuery / Postgres)を1つのstdio MCPで提供します。@us-all/mcp-toolkitをベースに構築されています。

LLMクライアント向けにdbtプロジェクトを読み取り専用で公開します。dbt runをトリガーするのではなく、詳細なイントロスペクション、実行履歴分析、ソースの鮮度確認、列ごとのテストカバレッジ、リネージの追跡、および(カスタムDQ結果テーブルがある場合)履歴チェックの傾向やTier SLAステータスの確認が可能です。

DAGのトリガー、実行履歴、ログの末尾確認については、併せて @us-all/airflow-mcp をインストールしてください。

  • 3つのカテゴリ(dbtqualitymeta)にわたる22のツール

  • トリアージワークフロー用の4つのMCPプロンプト

  • 「リスト / 取得 / リスト」の3〜5往復を置き換える4つの集約ツール

  • デフォルトで読み取り専用

  • ハイブリッドバックエンド:DQ結果テーブル用にBigQuery(デフォルト)またはPostgresを選択可能 — どちらも必要に応じて遅延インポートされます

インストール

# 1. add the MCP server
pnpm add -D @us-all/dbt-mcp
# 2. add the DQ backend you actually use (only if you query custom DQ tables):
pnpm add -D @google-cloud/bigquery   # OR
pnpm add -D pg

実行

DBT_PROJECT_DIR=/path/to/dbt-project \
DQ_RESULTS_TABLE=my-project.data_ops.quality_checks \
npx @us-all/dbt-mcp

このサーバーはMCP stdioを使用します。Claude Desktop / Cursor / その他のMCPクライアントに接続してください。MCP_TRANSPORT=httpを設定すると、ストリーミング可能なHTTPトランスポート(Bearer認証、/healthエンドポイント)を選択できます。

カテゴリ

カテゴリ

ツール

目的

dbt

15 + 2 集約

manifest.json / run_results.json / sources.json / catalog.json の解析

quality

5 + 2 集約

quality_checks および quality_score_daily (BQまたはPG) のクエリ

meta

1 (常時有効)

自然言語によるツール探索のための search-tools

DBT_TOOLS=dbt(許可リスト)または DBT_DISABLE=quality(拒否リスト)で切り替え可能です。

ツールの概要

dbt (15 + 2)

dbt-list-models, dbt-get-model, dbt-list-tests, dbt-get-test, dbt-list-sources, dbt-get-source, dbt-list-exposures, dbt-list-macros, dbt-get-macro, dbt-list-runs, dbt-get-run-results, dbt-failed-tests, dbt-slow-models, dbt-coverage, dbt-graph, freshness-status, incident-context

quality (5 + 2)

dq-list-checks, dq-get-check-history, dq-failed-checks-by-dataset, dq-score-trend, dq-tier-status, failed-tests-summary, dq-score-snapshot

プロンプト

プロンプト

使用タイミング

investigate-failed-tests

「過去24時間で何が壊れていますか?」

freshness-degradation-triage

「古いソースはありますか?」 (Tier 1に絞ることも可能)

dq-trend-report

「ステークホルダー向けのDQ傾向レポートを作成して」

incident-triage

「<model

source> をトリアージして」 — すべてのシグナルを統合

環境変数

環境変数

必須

備考

DBT_PROJECT_DIR

はい

dbtプロジェクトのルート (dbt_project.yml がある場所)

DBT_TARGET_DIR

いいえ

デフォルトは $DBT_PROJECT_DIR/target

DBT_RUN_HISTORY_DIR

いいえ

アーカイブされた run_results.json 履歴用のオプションディレクトリ

DQ_BACKEND

いいえ

bigquery (デフォルト) または postgres

DQ_RESULTS_TABLE

いいえ

チェックテーブルのFQN (これがない場合、qualityカテゴリは呼び出し時にエラーになります)

DQ_SCORE_TABLE

いいえ

スコア日次テーブルのFQN

GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS

いいえ

BigQueryバックエンド用 (ADCフォールバックをサポート)

BQ_PROJECT_ID

いいえ

明示的なBQプロジェクト (指定がない場合はADCから推論)

PG_CONNECTION_STRING

いいえ

DQ_BACKEND=postgres の場合 (シークレット)

DBT_ALLOW_WRITE

いいえ

将来の書き込みツール用に予約 (v0.1ではなし)

DBT_TOOLS / DBT_DISABLE

いいえ

カテゴリの切り替え

DQ結果テーブルの想定スキーマ (v0.1)

qualityカテゴリは、DQ_RESULTS_TABLEにおいて check_name, check_type, dataset, table_name, status, severity, failure_count, run_at, message カラムを、DQ_SCORE_TABLEにおいて score_date, scope, tier, completeness_pct, freshness_pct, validity_pct, anomaly_free_pct, overall_score カラムを想定しています。v0.2では設定可能なカラムマッピングレイヤーを追加予定です。

テスト済みスキーマ

  • dbt manifest スキーマ v11 / v12 / v13 (その他も通常は解析されますが、caveats行で警告が表示されます)

コンパニオンサーバー

Airflow DAG操作(リスト、実行、タスクインスタンス、ログの末尾確認、トリガー、クリア)については、このサーバーと併せて @us-all/airflow-mcp をインストールしてください。

ビルド

pnpm install
pnpm run build      # tsc → dist/
pnpm test           # vitest
pnpm run smoke      # spawns dist/index.js, calls initialize + tools/list (set env first)

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
0dRelease cycle
2Releases (12mo)

Resources

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