dbt MCP Server

Servidor MCP de dbt

Este servidor MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) proporciona varias herramientas para interactuar con dbt. Puede usar este servidor MCP para brindar a los agentes de IA contexto de su proyecto en dbt Core, dbt Fusion y dbt Platform.

Lea nuestra documentación aquí para obtener más información. Esta publicación de blog ofrece más detalles sobre lo que es posible con el servidor MCP de dbt.

Paquete MCP experimental

Publicamos un Paquete de Protocolo de Contexto de Modelo experimental (dbt-mcp.mcpb) con cada versión para que los clientes compatibles con MCPB puedan importar este servidor sin configuración adicional. Descargue el paquete de los activos de la última versión y siga la documentación de la CLI mcpb de Anthropic para instalarlo o inspeccionarlo.

Comentarios

Si tiene comentarios o preguntas, cree un Issue en GitHub o únase a nosotros en el Slack de la comunidad en el canal #tools-dbt-mcp.

Arquitectura

La arquitectura del servidor MCP de dbt permite que su agente se conecte a una variedad de herramientas.

Herramientas

SQL

Herramientas para ejecutar y generar SQL en la infraestructura de dbt Platform.

• execute_sql: Ejecuta SQL en la infraestructura de dbt Platform con soporte de Capa Semántica.
• text_to_sql: Genera SQL a partir de lenguaje natural utilizando el contexto del proyecto.

Capa Semántica

Para obtener más información sobre la Capa Semántica de dbt, haga clic aquí.

• get_dimension_values: Obtiene valores distintos para una dimensión; opción de limitar a métricas específicas.
• get_dimensions: Obtiene dimensiones para métricas especificadas.
• get_entities: Obtiene entidades para métricas especificadas.
• get_metrics_compiled_sql: Devuelve SQL compilado para métricas sin ejecutar la consulta.
• list_metrics: Recupera todas las métricas definidas.
• list_saved_queries: Recupera todas las consultas guardadas.
• query_metrics: Ejecuta consultas de métricas con opciones de filtrado y agrupación.

Descubrimiento

Para obtener más información sobre la API de Descubrimiento de dbt, haga clic aquí.

• get_all_macros: Recupera macros; opción de filtrar por paquete o devolver solo nombres de paquete.
• get_all_models: Recupera el nombre y la descripción de todos los modelos.
• get_all_sources: Obtiene todas las fuentes con estado de frescura; opción de filtrar por nombre de fuente.
• get_exposure_details: Obtiene detalles de exposición incluyendo propietario, padres y estado de frescura.
• get_exposures: Obtiene todas las exposiciones (paneles, aplicaciones o análisis descendentes).
• get_lineage: Obtiene el gráfico de linaje completo (ancestros y descendientes) con filtrado por tipo y profundidad.
• get_macro_details: Obtiene detalles de una macro específica.
• get_mart_models: Recupera todos los modelos mart.
• get_model_children: Obtiene los dependientes descendentes de un modelo.
• get_model_details: Obtiene detalles del modelo incluyendo SQL compilado, columnas y esquema.
• get_model_health: Obtiene señales de salud: estado de ejecución, resultados de pruebas y frescura de fuentes ascendentes.
• get_model_parents: Obtiene las dependencias ascendentes de un modelo.
• get_model_performance: Obtiene el historial de ejecución de un modelo; opción de incluir resultados de pruebas.
• get_related_models: Encuentra modelos similares usando búsqueda semántica.
• get_seed_details: Obtiene detalles de una seed específica.
• get_semantic_model_details: Obtiene detalles de un modelo semántico específico.
• get_snapshot_details: Obtiene detalles de un snapshot específico.
• get_source_details: Obtiene detalles de la fuente incluyendo columnas y frescura.
• get_test_details: Obtiene detalles de una prueba específica.
• search: [Alpha] Busca recursos en todo el proyecto dbt (no disponible de forma general).

CLI de dbt

Permitir que su cliente utilice comandos de dbt a través de las herramientas MCP podría modificar sus modelos de datos, fuentes y objetos del almacén. Proceda solo si confía en el cliente y comprende el impacto potencial.

• build: Ejecuta modelos, pruebas, snapshots y seeds en orden DAG.
• clone: Clona los nodos seleccionados del estado especificado al/los esquema(s) de destino.
• compile: Genera SQL ejecutable a partir de modelos/pruebas/análisis; útil para validar lógica Jinja.
• docs: Genera documentación para el proyecto dbt.
• get_lineage_dev: Recupera el linaje del manifest.json local con filtrado por tipo y profundidad.
• get_node_details_dev: Recupera detalles de nodos del manifest.json local (modelos, seeds, snapshots, fuentes).
• list: Lista recursos en el proyecto dbt por tipo con soporte de selector.
• parse: Analiza y valida archivos del proyecto para verificar la corrección sintáctica.
• run: Ejecuta modelos para materializarlos en la base de datos.
• show: Ejecuta SQL contra la base de datos y devuelve resultados.
• test: Ejecuta pruebas para validar la integridad de datos y modelos.

API de Administración

Para obtener más información sobre la API Administrativa de dbt, haga clic aquí.

• cancel_job_run: Cancela un trabajo en ejecución.
• get_job_details: Obtiene la configuración del trabajo incluyendo disparadores, programación y comandos dbt.
• get_job_run_details: Obtiene detalles de la ejecución incluyendo estado, tiempos, pasos y artefactos.
• get_job_run_error: Obtiene detalles de errores y/o advertencias para una ejecución de trabajo; opción de incluir o mostrar solo advertencias.
• list_job_run_artifacts: Lista los artefactos disponibles de una ejecución de trabajo.
• list_jobs: Lista trabajos en una cuenta de dbt Platform; opción de filtrar por proyecto o entorno.
• list_jobs_runs: Lista ejecuciones de trabajos; opción de filtrar por trabajo, estado o campo de ordenación.
• list_projects: Lista todos los proyectos en la cuenta de dbt Platform.
• retry_job_run: Reintenta una ejecución de trabajo fallida.
• trigger_job_run: Dispara una ejecución de trabajo; opción de sobrescribir rama git, esquema u otras configuraciones.

Generación de código dbt

Estas herramientas ayudan a automatizar la generación de código repetitivo para archivos de proyecto dbt.

• generate_model_yaml: Genera YAML de modelo con columnas; opción de heredar descripciones ascendentes.
• generate_source: Genera YAML de fuente mediante introspección de esquemas de base de datos; opción de incluir columnas.
• generate_staging_model: Genera SQL de modelo staging a partir de una tabla fuente.

LSP de dbt

Un conjunto de herramientas que aprovechan el motor Fusion para compilación SQL avanzada y análisis de linaje a nivel de columna.

• fusion.compile_sql: Compila SQL en el contexto del proyecto a través de dbt Platform.
• fusion.get_column_lineage: Rastrea el linaje a nivel de columna a través de dbt Platform.
• get_column_lineage: Rastrea el linaje a nivel de columna localmente (requiere dbt-lsp a través de dbt Labs VSCE).

Documentación del producto

Herramientas para buscar y obtener contenido de la documentación oficial de dbt en docs.getdbt.com.

• get_product_doc_pages: Obtiene el contenido Markdown completo de una o más páginas de docs.getdbt.com por ruta o URL.
• search_product_docs: Busca en docs.getdbt.com páginas que coincidan con una consulta; devuelve títulos, URLs y descripciones clasificados por relevancia. Use get_product_doc_pages para obtener el contenido completo.

Metadatos del servidor MCP

Estas herramientas proporcionan información sobre el propio servidor MCP.

• get_mcp_server_branch: Devuelve la rama git actual del servidor MCP de dbt en ejecución.
• get_mcp_server_version: Devuelve la versión actual del servidor MCP de dbt.

Ejemplos

Comúnmente, conectará el servidor MCP de dbt a un producto agente como Claude o Cursor. Sin embargo, si está interesado en crear su propio agente, consulte el directorio de ejemplos para saber cómo empezar.

Dependencias

Las dependencias están fijadas a versiones específicas y no se actualizan automáticamente. Solo las actualizaciones de dependencias relacionadas con seguridad se envían mediante pull requests automatizados.

Contribuciones

¡Lea CONTRIBUTING.md para obtener instrucciones sobre cómo participar!