@us-all/dbt-mcp

dbt MCP-сервер — manifest.json, run_results.json, sources.json, catalog.json, а также таблицы результатов DQ (BigQuery / Postgres) через один stdio MCP. Построен на базе @us-all/mcp-toolkit.

Окно с правами только на чтение в ваш dbt-проект для LLM-клиентов. Никакого запуска dbt run — только глубокая интроспекция, анализ истории запусков, актуальность источников, покрытие тестами по столбцам, анализ цепочек зависимостей и (если у вас есть пользовательская таблица результатов DQ) исторические тренды проверок и статус SLA по уровням (Tier).

Для запуска DAG / истории запусков / просмотра логов установите вместе с ним @us-all/airflow-mcp.

• 22 инструмента в 3 категориях (dbt, quality, meta)

• 4 MCP-промпта для рабочих процессов триажа

• 4 инструмента агрегации, заменяющие 3-5 циклов «список / получение / список»

• По умолчанию только чтение

• Гибридный бэкенд: BigQuery (по умолчанию) или Postgres для таблиц результатов DQ — оба импортируются динамически по мере необходимости

Установка

# 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

Запуск

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

Сервер использует протокол MCP stdio; подключите его к Claude Desktop / Cursor / любому MCP-клиенту. Установите MCP_TRANSPORT=http для использования потоковой передачи по HTTP (Bearer-авторизация, эндпоинт /health).

Категории

Переключайте с помощью DBT_TOOLS=dbt (белый список) или DBT_DISABLE=quality (черный список).

Краткий обзор инструментов

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

Промпты

Переменные окружения

Предполагаемая схема таблицы результатов DQ (v0.1)

Категория quality предполагает наличие столбцов check_name, check_type, dataset, table_name, status, severity, failure_count, run_at, message в DQ_RESULTS_TABLE, а также score_date, scope, tier, completeness_pct, freshness_pct, validity_pct, anomaly_free_pct, overall_score в DQ_SCORE_TABLE. В v0.2 будет добавлен настраиваемый слой сопоставления столбцов.

Протестированные схемы

• dbt manifest schema v11 / v12 / v13 (другие обычно парсятся, но строка caveats пометит их)

Сопутствующий сервер

Для операций с Airflow DAG (список, запуски, экземпляры задач, просмотр логов, запуск, очистка) установите @us-all/airflow-mcp вместе с этим сервером.

Сборка

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

Лицензия

MIT — см. LICENSE.