Dbt Docs MCP
dbt Docs MCPサーバーとは?
dbt Docs MCPサーバーは、dbtプロジェクトのメタデータを対話的に操作するためのツールで、dbtによって生成された`manifest.json`と`catalog.json`ファイルを通じて、ノード情報、モデルの依存関係、列レベルの血縁関係を取得することができます。dbt Docs MCPサーバーの使い方は?
ユーザーは簡単なコマンドでサーバーを起動し、提供されるAPIを利用してノードの検索、属性の表示、データの血縁分析を行うことができます。適用シーン
dbtモデルとその依存関係を迅速に特定する必要があるデータアナリスト、データエンジニア、BI開発者に適しています。主な機能
ノード検索名前に基づいてdbtモデル、ソーステーブル、テストなどのノードを検索します。
ノード属性の表示特定のノードの詳細属性(SQLコード、タグなど)を取得します。
データ血縁の追跡列レベルで上流のデータソースと下流の依存項目を追跡します。
拡張ツールSQLクエリの実行、データベースのメタデータの直接取得などの機能をサポートします。
利点と制限
利点
dbtモデルとその依存関係を効率的に特定できる
列レベルのデータ血縁分析をサポートする
簡単に統合し、デプロイできる
制限
大規模なdbtプロジェクトのメタデータ解析に時間がかかる場合がある
dbtプロジェクトの正しい設定に依存する
使い方
依存環境のインストール
Pythonとuvツールをインストールし、プロジェクトコードをクローンします。
列レベルの血縁ファイルの生成
スクリプトを実行して必要なメタデータファイルを生成します。
サーバーの起動
uvツールを使用してMCPサーバーを起動します。
使用例
例1:モデルの検索名前が'dim_orders'のdbtモデルを検索します。
例2:データ血縁の追跡'dim_orders.order_id'列の上流のデータソースを確認します。
よくある質問
大規模なdbtプロジェクトのメタデータを解析するにはどうすればいいですか?
カスタム拡張機能はサポートされていますか?
関連リソース
dbt公式ドキュメント
dbtの基礎とベストプラクティスを学ぶためのdbt公式ドキュメントです。
GitHubプロジェクトホームページ
dbt Docs MCPサーバーのオープンソースコードリポジトリです。
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