dbt MCP Server

Was ist der dbt MCP Server?

Der dbt MCP Server ist eine Brücke zwischen dbt und KI-gestützten Schnittstellen, die die grundlegende Funktionalität, Metadaten und analytische Semantik von dbt als standardisierte Werkzeuge bereitstellt, die von LLMs und Anwendungen über das MCP aufgerufen werden können. Dies ermöglicht es den Benutzern, ihre dbt-Workflows und Datenmetriken über natürliche Sprachschnittstellen und LLM-gesteuerte Agenten mit feingranulierten Zugriffskontrollen und konsistenter protokollbasierter Integration zu automatisieren, abzufragen und zu verwalten.

So konfigurieren Sie den dbt MCP Server

Installieren Sie den Server über das bereitgestellte Skript:
```
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dbt-labs/dbt-mcp/refs/heads/main/install.sh)"
```
Dies installiert oder aktualisiert den dbt MCP Server in Ihrem Heimatverzeichnis unter ~/.dbt-mcp/.
Setzen Sie Umgebungsvariablen für erforderliche Einstellungen wie DBT_HOST, DBT_TOKEN und projektspezifische Pfade (DBT_PROJECT_DIR usw.). Sie können anpassen, welche Werkzeuggruppen (CLI, Semantische Schicht, Discovery API) über Flags wie DISABLE_DBT_CLI=false aktiviert sind, oder semantische/remote Funktionen nach Bedarf konfigurieren.
Konfigurieren Sie den MCP-Client (z. B. Claude Desktop, Cursor, VS Code), indem Sie den Befehl des Servers, Argumente und die Umgebungskonfiguration angeben. Fügen Sie die Servicedetails in die jeweiligen MCP-Konfigurationsdateien (claude_desktop_config.json, mcp.json, settings.json) hinzu und aktualisieren Sie den ausführbaren Pfad für Ihr Betriebssystem.

So verwenden Sie den dbt MCP Server

Verbinden Sie Ihren MCP-Client (wie Claude Desktop, Cursor oder VS Code) mit dem dbt MCP Server, indem Sie seine Konfiguration in Ihren Client-Einstellungen hinzufügen.
Starten Sie den MCP-Server mit dem installierten Befehl und den richtigen Argumenten. Der Server stellt jetzt dbt-Werkzeuge für Ihre verbundenen Clients bereit.
Rufen Sie aus dem Client dbt-Funktionen mithilfe von natürlichen Sprach-Anfragen oder über UI-Befehle auf; der Client übersetzt diese in MCP-Werkzeugaufrufe, die dann vom Server gegen Ihr dbt-Projekt ausgeführt werden.
Verwalten, überwachen oder stoppen Sie den Server über die MCP-Schnittstelle Ihres Clients oder über die Befehlszeile.
Für die CLI-basierte Nutzung stellen Sie sicher, dass die richtigen Umgebungen und Abhängigkeiten festgelegt sind, und prüfen Sie immer, welche Werkzeuggruppen aktiv sind.

Hauptmerkmale

Nahtloser, protokollbasierter Zugriff auf die Kern-, semantischen und Discovery-APIs von dbt direkt von KI-Schnittstellen
Sichere Ausführung von dbt CLI-Befehlen, semantischem Abrufen von Metriken und Abfragen von Projektmetadaten
Feingranulare Konfiguration und Aktivierung von Werkzeuggruppen (CLI, semantische Schicht, Discovery)
Integrationsbereit mit modernen LLM-Clients (Claude Desktop, Cursor, VS Code und mehr)
Geringerer Friktionswiderstand für LLM-Agenten bei der Durchführung von sowohl nur lesenden als auch zustandsverändernden dbt-Operationen
Einfache Installation, einheitliche Konfiguration und Unterstützung automatischer Updates

Anwendungsfälle

Ermöglichen Sie LLM-basierte Co-Piloten in Code-Editoren (wie VS Code oder Cursor), um dbt-Workflows zu automatisieren, wie z.B. das Erstellen oder Testen von Modellen
Lassen Sie natürliche Sprachagenten die dbt-Projektdokumentation oder -metadaten für Entwicklerhilfe oder Einarbeitung abrufen.
Power KI-Dashboards oder Chatbots mit Zugriff auf semantische Metriken über die semantische Schicht von dbt, die konversationelle Analysen ermöglichen.
Integrieren Sie betriebliche Checkpoints (Build/Test/Ausführen) von dbt in automatisierte Pipelines, die von LLM-gesteuerten Agenten orchestriert werden.
Erleichtern Sie Ad-hoc-Abfragen, Modelluntersuchungen oder Ursachenanalysen über konversationelle UIs mit den Discovery-APIs von dbt

FAQ

F: Muss ich den dbt MCP Server auf demselben Rechner wie mein dbt-Projekt bereitstellen?
A: Der Server kann lokal oder remote betrieben werden, benötigt jedoch Zugriff auf die entsprechenden Projektdateien und -umgebungen. Sie können Pfade und Umgebungsvariablen angeben, um sicherzustellen, dass er Ihr dbt-Projekt korrekt findet.

F: Ist es sicher, LLMs den Zugriff auf alle dbt-Werkzeuge über MCP zu erlauben?
A: Seien Sie vorsichtig; einige dbt-Werkzeuge (wie build, run und test) können Ihr Warehouse oder Ihre Modelle verändern. Aktivieren Sie nur Werkzeuge, denen Sie voll vertrauen, dass Ihre Clients sie verwenden, und bevorzugen Sie im angemessenen Fall nur lesende Modi (z. B. Discovery und semantische Schicht).

F: Wie aktualisiere ich den Server, wenn neue Versionen veröffentlicht werden?
A: Führen Sie einfach das Installationsskript erneut aus; es erkennt und aktualisiert Ihre vorhandene dbt-mcp-Installation sicher.

F: Welche dbt-Versionen werden unterstützt?
A: Der dbt MCP Server ist mit sowohl dbt Core als auch dbt Cloud-Umgebungen kompatibel. Stellen Sie sicher, dass der CLI-Pfad und die dbt-Version mit dem übereinstimmen, was in Ihrer Konfiguration angegeben ist.

F: Kann ich bestimmte Werkzeuggruppen selektiv aktivieren oder deaktivieren?
A: Ja; verwenden Sie Umgebungsvariablen wie DISABLE_DBT_CLI oder DISABLE_DISCOVERY, um Funktionen beim Serverstart ein- oder auszuschalten.

Tool Name	Beschreibung
build	Führt dbt-Modelle, Tests, Snapshots und Seeds in Abhängigkeitsreihenfolge innerhalb Ihres Projekts aus und materialisiert die Ergebnisse im Warehouse.
compile	Kompiliert und validiert Modelle, Tests und Analysen und gibt das generierte SQL aus, ohne sie auszuführen.
docs	Erstellt und bedient die Dokumentation für Ihr dbt-Projekt und ermöglicht die interaktive Erkundung von Modellen, Quellen und Linien.
ls	Listet dbt-Ressourcen wie Modelle, Seeds, Snapshots und Tests mit Filteroptionen für eine feinere Projekterkundung auf.
parse	Analysiert und validiert dbt-Projektdateien auf Syntax- und Logikfehler und hilft, Fehler frühzeitig zu erkennen.
run	Führt ausgewählte dbt-Modelle entsprechend der aktuellen Konfiguration in Ihrem Data Warehouse aus und materialisiert sie.
test	Führt dbt-Tests durch, um die Integrität des Modells und die Datenqualitätsregeln, die in Ihrem Projekt definiert sind, zu validieren.
show	Führt eine interaktive Ad-hoc-Abfrage gegen Ihr Data Warehouse innerhalb des dbt-Kontexts aus.
list_metrics	Ruft alle definierten semantischen Metriken aus Ihrer dbt-Semantischen Schicht für weitere Abfragen oder Inspektionen ab.
get_dimensions	Gibt die mit bestimmten Metriken aus der Semantischen Schicht verbundenen Dimensionen zurück.
get_entities	Ruft Entitäten (z.B. Primärschlüssel oder Geschäftsobjekte) ab, die mit bestimmten Metriken verbunden sind.
query_metrics	Ermöglicht das Abfragen von semantischen Metriken mit Unterstützung für Gruppierung, Filterung, Sortierung und Begrenzung der Ergebnisse.
get_mart_models	Listet alle dbt-Mart-Modelle auf, die in Ihrem Projekt vorhanden sind und für Analysten oder Datenkatalogisierungen nützlich sind.
get_all_models	Gibt alle dbt-Modelle zurück, die in Ihrem Projekt definiert sind, einschließlich ihrer grundlegenden Metadaten.
get_model_details	Holt detaillierte Informationen zu einem bestimmten dbt-Modell, einschließlich Schema, Linien und Abhängigkeiten.
get_model_parents	Gibt die darüberliegenden Elternmodelle für ein bestimmtes Modell zurück, um bei der Abhängigkeitsanalyse oder der Projektnavigation zu helfen.