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dbt MCP 伺服器

此 MCP（模型上下文協定）伺服器提供各種工具，讓您能與 dbt 互動。您可以使用此 MCP 伺服器，為 AI 代理提供您在 dbt Core、dbt Fusion 和 dbt Platform 中專案的上下文。

請閱讀我們的文件 這裡 以了解更多。這篇 部落格文章提供了更多關於 dbt MCP 伺服器可能性的詳細資訊。

實驗性 MCP 套件

我們在每次發布時都會發布一個實驗性的模型上下文協定套件 (dbt-mcp.mcpb)，以便支援 MCPB 的用戶端可以在無需額外設定的情況下匯入此伺服器。請從最新發布的資產中下載該套件，並依照 Anthropic 的 mcpb CLI 文件進行安裝或檢查。

意見回饋

如果您有任何評論或問題，請建立 GitHub Issue，或在 社群 Slack 的 #tools-dbt-mcp 頻道中加入我們。

架構

dbt MCP 伺服器架構允許您的代理連接到各種工具。

工具

SQL

用於在 dbt Platform 基礎設施上執行和生成 SQL 的工具。

• execute_sql：在 dbt Platform 基礎設施上執行 SQL，並支援 Semantic Layer。
• text_to_sql：使用專案上下文從自然語言生成 SQL。

Semantic Layer

若要了解更多關於 dbt Semantic Layer 的資訊，請點擊 這裡。

• get_dimension_values：取得某個維度的不同值；可選擇限定特定指標。
• get_dimensions：取得指定指標的維度。
• get_entities：取得指定指標的實體。
• get_metrics_compiled_sql：在不執行查詢的情況下，回傳指標的已編譯 SQL。
• list_metrics：擷取所有已定義的指標。
• list_saved_queries：擷取所有已儲存的查詢。
• query_metrics：執行帶有篩選和分組選項的指標查詢。

Discovery

若要了解更多關於 dbt Discovery API 的資訊，請點擊 這裡。

• get_all_macros：擷取巨集；可選擇按套件篩選或僅回傳套件名稱。
• get_all_models：擷取所有模型的名稱和描述。
• get_all_sources：取得所有帶有新舊狀態的來源；可選擇按來源名稱篩選。
• get_exposure_details：（已棄用 — 請改用 get_node_details）
• get_exposures：取得所有暴露（下游儀表板、應用程式或分析）。
• get_lineage：取得具有類型、深度和方向篩選的有限譜系圖。
• get_macro_details：（已棄用 — 請改用 get_node_details）
• get_mart_models：擷取所有 mart 模型。
• get_model_children：（已棄用 — 請改用 get_lineage）
• get_model_details：（已棄用 — 請改用 get_node_details）
• get_model_health：取得健康訊號：執行狀態、測試結果和上游來源新舊狀態。
• get_model_parents：（已棄用 — 請改用 get_lineage）
• get_model_performance：取得模型的執行歷史；可選擇包含測試結果。
• get_node_details：取得任何 dbt 資源類型（模型、來源、暴露、測試、種子、快照、巨集、semantic_model）的完整詳細資訊。
• get_related_models：使用語意搜尋尋找相似的模型。
• get_seed_details：（已棄用 — 請改用 get_node_details）
• get_semantic_model_details：（已棄用 — 請改用 get_node_details）
• get_snapshot_details：（已棄用 — 請改用 get_node_details）
• get_source_details：（已棄用 — 請改用 get_node_details）
• get_test_details：（已棄用 — 請改用 get_node_details）
• search：[Alpha] 在 dbt 專案中搜尋資源（尚未普遍可用）。

dbt CLI

讓您的用戶端透過 MCP 工具使用 dbt 命令，可能會修改您的資料模型、來源和倉儲物件。僅在您信任用戶端並了解潛在影響時才繼續。

• build：以 DAG 順序執行模型、測試、快照和種子。
• clone：將指定狀態的所選節點複製到目標結構描述。
• compile：從模型/測試/分析生成可執行的 SQL；對於驗證 Jinja 邏輯很有用。
• docs：為 dbt 專案生成文件。
• get_lineage_dev：從本機 manifest.json 擷取譜系，並帶有類型和深度篩選。
• get_node_details_dev：從本機 manifest.json 擷取節點詳細資訊（模型、種子、快照、來源）。
• list：按類型列出 dbt 專案中的資源，並支援選擇器。
• parse：解析並驗證專案文件的語法正確性。
• run：執行模型以在資料庫中具體化它們。
• show：對資料庫執行 SQL 並回傳結果。
• test：執行測試以驗證資料和模型完整性。

Admin API

若要了解更多關於 dbt Administrative API 的資訊，請點擊 這裡。

• cancel_job_run：取消正在執行的作業。
• get_job_details：取得作業設定，包括觸發器、排程和 dbt 命令。
• get_job_run_artifacts：從作業執行下載特定工件；大型工件會回傳引導訊息，要求使用 jq_filter 重試；支援 jq 篩選以進行目標提取。
• get_job_run_details：取得執行詳細資訊，包括狀態、時間、步驟和工件。
• get_job_run_error：取得作業執行的錯誤和/或警告詳細資訊；可選擇包含或僅顯示警告。
• list_job_run_artifacts：列出作業執行中可用的工件。
• list_jobs：列出 dbt Platform 帳戶中的作業；可選擇按專案或環境篩選。
• list_jobs_runs：列出作業執行；可選擇按作業、狀態或排序欄位篩選。
• list_projects：列出 dbt Platform 帳戶中的所有專案。
• retry_job_run：重試失敗的作業執行。
• trigger_job_run：觸发作業執行；可選擇覆寫 git 分支、結構描述或其他設定。

dbt Codegen

這些工具可協助自動生成 dbt 專案文件的樣板程式碼。

• generate_model_yaml：生成帶有欄位的模型 YAML；可選擇繼承上游描述。
• generate_source：透過檢查資料庫結構描述生成來源 YAML；可選擇包含欄位。
• generate_staging_model：從來源表生成暫存模型 SQL。

dbt LSP

一組利用 Fusion 引擎進行進階 SQL 編譯和欄位層級譜系分析的工具。

• fusion.compile_sql：透過 dbt Platform 在專案上下文中編譯 SQL。
• fusion.get_column_lineage：透過 dbt Platform 追蹤欄位層級譜系。
• get_column_lineage：在本機追蹤欄位層級譜系（需要透過 dbt Labs VSCE 安裝 dbt-lsp）。

產品文件

用於從 docs.getdbt.com 搜尋和擷取官方 dbt 文件內容的工具。

• get_product_doc_pages：按路徑或 URL 擷取一個或多個 docs.getdbt.com 頁面的完整 Markdown 內容。
• search_product_docs：在 docs.getdbt.com 中搜尋符合查詢的頁面；回傳按相關性排序的標題、URL 和描述。使用 get_product_doc_pages 擷取完整內容。

MCP 伺服器中繼資料

這些工具提供有關 MCP 伺服器本身的資訊。

• get_mcp_server_branch：回傳正在執行的 dbt MCP 伺服器目前的 git 分支。
• get_mcp_server_version：回傳 dbt MCP 伺服器目前的版本。

範例

通常，您會將 dbt MCP 伺服器連接到像 Claude 或 Cursor 這樣的代理產品。但是，如果您有興趣建立自己的代理，請查看 範例目錄 以了解如何開始。

相依性

相依性被固定到特定版本，不會自動更新。只有與安全性相關的相依性更新會透過自動化 pull request 提交。

貢獻

閱讀 CONTRIBUTING.md 以了解如何參與的說明！