Dbt CLI

🚀 DBT CLI MCP サーバー

dbt CLI ツールをラップしたモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。これにより、AI コーディングエージェントは標準化された MCP ツールを介して dbt プロジェクトと相互作用できます。

✨ 主な機能

• MCP ツールを通じて dbt コマンドを実行する
• すべての主要な dbt 操作（実行、テスト、コンパイルなど）をサポートする
• コマンドラインインターフェイスを提供し、直接的な相互作用を可能にする
• dbt プロジェクトの環境変数を管理する
• 設定可能な dbt 実行ファイルのパス
• 柔軟な profiles.yml ファイルの位置設定

📦 インストール

前提条件

• Python 3.10 以上
• Python 環境管理に uv ツールを使用する
• dbt CLI がインストールされている

セットアップ

# リポジトリをクローンし、サブモジュールを初期化する
git clone --recurse-submodules https://github.com/your-repository.git
cd your-repository

# 依存関係をインストールする
pip install -r requirements.txt

💻 使用例

基本的な使用法

• dbt プロジェクトを実行する：

  python mcp_server.py run --project-dir /path/to/dbt_project
  

• dbt プロジェクトをコンパイルする：

  python mcp_server.py compile --project-dir /path/to/dbt_project
  

• dbt モデルをテストする：

  python mcp_server.py test --project-dir /path/to/dbt_project
  

環境変数の設定

1. dbt_project.yml ファイルを設定し、プロジェクト情報と使用するプロファイルを指定する：

   name: my_project
   version: 1.0
   config-version: 2
   profiles:
     - my_profile
   

2. profiles.yml ファイルを設定し、プロファイルの具体的な設定を定義する：

   my_profile:
     target: dev
     outputs:
       dev:
         type: duckdb
         path: 'my_project.db'
         threads: 4
   

サンプルプロジェクト構造

project_root/
├── dbt_project.yml
├── profiles.yml
└── mcp_server.py

📚 ドキュメント

開発

統合テスト

プロジェクトには、実際の dbt プロジェクトの機能を検証する統合テストが含まれています：

# すべての統合テストを実行する
python integration_tests/run_all.py

# 特定の統合テストを実行する
python integration_tests/test_dbt_run.py

テストプロジェクトの設定

統合テストでは jaffle_shop_duckdb プロジェクトを使用します。このリポジトリは dbt_integration_tests ディレクトリに Git サブモジュールとして含まれています。--recurse-submodules を使用してリポジトリをクローンすると、自動的に初期化されます。

テストプロジェクトを最新バージョンに更新する必要がある場合：

git submodule update --remote dbt_integration_tests/jaffle_shop_duckdb

jaffle_shop_duckdb ディレクトリ内のファイルが欠落しているというエラーが発生した場合は、サブモジュールを初期化してください：

git submodule update --init

📄 ライセンス

MIT