dbt

Servidor MCP de dbt

Este servidor MCP (Model Context Protocol) proporciona diversas herramientas para interactuar con dbt. Puedes usar este servidor MCP para brindar a los agentes de IA contexto de tu proyecto en dbt Core, dbt Fusion y dbt Platform.

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

Paquete MCP Experimental

Publicamos un paquete experimental de Model Context Protocol (dbt-mcp.mcpb) con cada versión para que los clientes compatibles con MCPB puedan importar este servidor sin configuración adicional. Descarga el paquete desde los recursos de la última versión y sigue la documentación de la CLI mcpb de Anthropic para instalarlo o inspeccionarlo.

Comentarios

Si tienes comentarios o preguntas, crea un Issue en GitHub o únete a nosotros en el Slack de la comunidad en el canal #tools-dbt-mcp.

Arquitectura

La arquitectura del servidor MCP de dbt permite que tu 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 Semantic Layer.
• text_to_sql: Genera SQL a partir de lenguaje natural usando el contexto del proyecto.

Semantic Layer

Para obtener más información sobre dbt Semantic Layer, haz 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.

Discovery

Para obtener más información sobre la API de Discovery de dbt, haz clic aquí.

• get_all_macros: Recupera macros; opción de filtrar por paquete o devolver solo nombres de paquetes.
• get_all_models: Recupera nombre y 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: (obsoleto — usa get_node_details en su lugar)
• get_exposures: Obtiene todas las exposiciones (paneles, aplicaciones o análisis posteriores).
• get_lineage: Obtiene un grafo de linaje acotado con filtrado por tipo, profundidad y dirección.
• get_macro_details: (obsoleto — usa get_node_details en su lugar)
• get_mart_models: Recupera todos los modelos mart.
• get_model_children: (obsoleto — usa get_lineage en su lugar)
• get_model_details: (obsoleto — usa get_node_details en su lugar)
• get_model_health: Obtiene señales de salud: estado de ejecución, resultados de pruebas y frescura de fuentes ascendentes.
• get_model_parents: (obsoleto — usa get_lineage en su lugar)
• get_model_performance: Obtiene el historial de ejecución de un modelo; opción de incluir resultados de pruebas.
• get_node_details: Obtiene detalles completos de cualquier tipo de recurso de dbt (modelo, fuente, exposición, prueba, seed, snapshot, macro, semantic_model).
• get_related_models: Encuentra modelos similares mediante búsqueda semántica.
• get_seed_details: (obsoleto — usa get_node_details en su lugar)
• get_semantic_model_details: (obsoleto — usa get_node_details en su lugar)
• get_snapshot_details: (obsoleto — usa get_node_details en su lugar)
• get_source_details: (obsoleto — usa get_node_details en su lugar)
• get_test_details: (obsoleto — usa get_node_details en su lugar)
• search: [Alpha] Busca recursos en todo el proyecto de dbt (no disponible de forma general).

CLI de dbt

Permitir que tu cliente utilice comandos de dbt a través de las herramientas MCP podría modificar tus modelos de datos, fuentes y objetos del almacén. Procede solo si confías en el cliente y comprendes el impacto potencial.

• build: Ejecuta modelos, pruebas, snapshots y seeds en orden DAG.
• clone: Clona nodos seleccionados desde el estado especificado a los esquemas de destino.
• compile: Genera SQL ejecutable a partir de modelos/pruebas/análisis; útil para validar la lógica de Jinja.
• docs: Genera documentación para el proyecto de 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 de dbt por tipo con soporte de selectores.
• parse: Analiza y valida archivos del proyecto para verificar la corrección de sintaxis.
• 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, haz clic aquí.

• cancel_job_run: Cancela un trabajo en ejecución.
• get_job_details: Obtiene la configuración del trabajo, incluidos disparadores, programación y comandos de dbt.
• get_job_run_artifacts: Descarga un artefacto específico de una ejecución de trabajo; los artefactos grandes devuelven un mensaje de guía para reintentar con un jq_filter; admite filtrado jq para extracción dirigida.
• get_job_run_details: Obtiene detalles de la ejecución, incluidos estado, tiempos, pasos y artefactos.
• get_job_run_error: Obtiene detalles de errores y/o advertencias de 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 orden.
• 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 anular rama de git, esquema u otras configuraciones.

dbt Codegen

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

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

dbt LSP

Un conjunto de herramientas que aprovechan el motor Fusion para compilación avanzada de SQL 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: Traza el linaje a nivel de columna a través de dbt Platform.
• get_column_lineage: Traza 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 completo en Markdown 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 clasificadas por relevancia. Usa 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 de git actual del servidor MCP de dbt en ejecución.
• get_mcp_server_version: Devuelve la versión actual del servidor MCP de dbt.

Ejemplos

Comúnmente, conectarás el servidor MCP de dbt a un producto de agente como Claude o Cursor. Sin embargo, si estás interesado en crear tu propio agente, consulta 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 la seguridad se envían mediante solicitudes de extracción automatizadas.

Contribuciones

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