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MCP Server · 开发工具

Dbt MCP

A MCP (Model Context Protocol) server for interacting with dbt.

stdio官方级别未说明来源级核验工具 59
PythonClaude开发工具Cursor

快速开始

作者 / 组织
dbt-labs
提供方
dbt-labs
运行时
Python

工具数量

59

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

561

仓库热度

收录来源

4 个

MCP.so

选型结论

Dbt MCP 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 59 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude、Cursor,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

开发工具

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 59 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

dbt MCP服务器

此MCP(模型上下文协议)服务器提供了各种与dbt交互的工具。您可以使用此MCP服务器在dbt-Core、dbt-Fusion和dbt-Platform中为AI代理提供项目的上下文。

阅读我们的文档 这里 了解更多。 这 这篇博客文章提供了dbtMCP服务器的更多细节。

实验性MCP束

我们发布了一个实验性的模型上下文协议包(dbt-mcp.mcpb)每次发布时,MCPB感知客户端都可以导入此服务器,而无需额外设置。从最新发布的资源中下载捆绑包,并遵循Anthropic的 mcpb 命令行界面 安装或检查它的文档。

反馈

如果您有任何意见或问题,请创建GitHub Issue或加入我们 社区Slack 在 #tools-dbt-mcp 频道。

建筑

dbt MCP服务器架构允许您的代理连接到各种工具。

工具

结构化查询语言

用于在dbt平台基础架构上执行和生成SQL的工具。

  • execute_sql:在dbt平台基础架构上执行SQL,并支持语义层。
  • text_to_sql:使用项目上下文从自然语言生成SQL。

语义层

要了解有关dbt语义层的更多信息,请单击 这里.

  • get_dimensions:获取指定度量的维度。
  • get_entities:获取指定指标的实体。
  • get_metrics_compiled_sql:返回指标的编译SQL,而不执行查询。
  • list_metrics:检索所有已定义的指标。
  • list_saved_queries:检索所有已保存的查询。
  • query_metrics:执行具有过滤和分组选项的度量查询。

发现

要了解有关dbt Discovery API的更多信息,请单击 这里.

  • get_all_macros:检索宏;选项按包筛选或仅返回包名。
  • get_all_models:检索所有模型的名称和描述。
  • get_all_sources:获取所有新鲜度状态的来源;按源名称筛选的选项。
  • get_exposure_details:获取曝光详细信息,包括所有者、父母和新鲜度状态。
  • get_exposures:获取所有风险敞口(下游仪表板、应用程序或分析)。
  • get_lineage:获取具有类型和深度过滤的完整沿袭图(祖先和后代)。
  • get_macro_details:获取特定宏的详细信息。
  • get_mart_models:检索所有集市模型。
  • get_model_children:获取模型的下游依赖项。
  • get_model_details:获取模型详细信息,包括已编译的SQL、列和架构。
  • get_model_health:获取运行状况信号:运行状态、测试结果和上游源新鲜度。
  • get_model_parents:获取模型的上游依赖关系。
  • get_model_performance:获取模型的执行历史记录;选项包括测试结果。
  • get_related_models:使用语义搜索查找相似的模型。
  • get_seed_details:获取特定种子的详细信息。
  • get_semantic_model_details:获取特定语义模型的详细信息。
  • get_snapshot_details:获取特定快照的详细信息。
  • get_source_details:获取源详细信息,包括列和新鲜度。
  • get_test_details:获取特定测试的详细信息。
  • search:\[Alpha\]在dbt项目中搜索资源(通常不可用)。

dbt命令行界面

允许您的客户端通过MCP工具使用dbt命令可以修改您的数据模型、源和仓库对象。只有当你信任客户并了解潜在影响时,才能继续进行。

  • build:按DAG顺序执行模型、测试、快照和种子。
  • clone:将选定节点从指定状态克隆到目标架构。
  • compile:从模型/测试/分析生成可执行SQL;有助于验证Jinja逻辑。
  • docs:为dbt项目生成文档。
  • get_lineage_dev:通过类型和深度过滤从本地manifest.json中检索沿袭。
  • get_node_details_dev:从本地manifest.json中检索节点详细信息(模型、种子、快照、源)。
  • list:使用选择器支持按类型列出dbt项目中的资源。
  • parse:分析和验证项目文件的语法正确性。
  • run:执行模型以在数据库中具体化它们。
  • show:对数据库执行SQL并返回结果。
  • test:运行测试以验证数据和模型的完整性。

管理员API

若要了解有关dbt管理API的详细信息,请单击 这里.

  • cancel_job_run:取消正在运行的作业。
  • get_job_details:获取作业配置,包括触发器、计划和dbt命令。
  • get_job_run_details:获取运行详细信息,包括状态、时间、步骤和工件。
  • get_job_run_error:获取作业运行的错误和/或警告详细信息;仅包含或显示警告的选项。
  • list_job_run_artifacts:列出作业运行中的可用工件。
  • list_jobs:列出dbt平台帐户中的作业;按项目或环境筛选的选项。
  • list_jobs_runs:列出作业运行;按作业、状态或按字段排序进行筛选的选项。
  • list_projects:列出dbt平台帐户中的所有项目。
  • retry_job_run:重试失败的作业运行。
  • trigger_job_run:触发作业运行;覆盖git分支、模式或其他设置的选项。

dbt编码器

这些工具有助于自动生成dbt项目文件的样板代码。

  • generate_model_yaml:生成带有列的模型YAML;继承上游描述的选项。
  • generate_source:通过反思数据库模式生成源YAML;包含列的选项。
  • generate_staging_model:从源表生成暂存模型SQL。

dbt LSP

一组利用Fusion引擎进行高级SQL编译和列级沿袭分析的工具。

  • fusion.compile_sql:通过dbt平台在项目上下文中编译SQL。
  • fusion.get_column_lineage:通过dbt平台跟踪列级沿袭。
  • get_column_lineage:在本地跟踪列级沿袭(需要通过dbt Labs VSCE进行dbt lsp)。

产品文档

用于从docs.getdbt.com的dbt官方文档中搜索和获取内容的工具。

  • get_product_doc_pages:通过路径或URL获取一个或多个docs.getdbt.com页面的完整Markdown内容。
  • search_product_docs:在docs.getdbt.com中搜索与查询匹配的页面;返回按相关性排序的标题、URL和描述。使用get_product_doc_pages获取完整内容。

MCP服务器元数据

这些工具提供有关MCP服务器本身的信息。

  • get_mcp_server_branch:返回正在运行的dbt MCP服务器的当前git分支。
  • get_mcp_server_version:返回dbt MCP服务器的当前版本。

示例

通常,您会将dbt MCP服务器连接到Claude或Cursor等代理产品。但是,如果您有兴趣创建自己的代理,请查看 示例目录 关于如何开始。

依赖项

依赖关系被固定到特定版本,不会自动更新。只有与安全相关的依赖关系更新才会通过自动拉取请求提交。

贡献

阅读 CONTRIBUTING.md 了解如何参与的说明!

工具与能力

工具数量

59

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

developer-toolsmcpdata-engineeringdata-analyticsllmmodel-context-protocolmcp-server数据建模

支持客户端

ClaudeCursor

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 59 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude、Cursor,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Dbt MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Dbt MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Dbt MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Dbt MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Dbt MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude、Cursor;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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