Dbt Cli MCP

🚀 DBT CLI MCP サーバ

DBT CLI MCP サーバは、モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol, MCP）に基づくツールです。このツールは、データ構築とテストに使用される人気のあるコマンドラインツールである dbt (Data Build Tool) の機能を強化するために開発されました。

🚀 クイックスタート

DBT CLI MCP サーバを使用することで、dbt の機能を強化できます。以下の手順に従って、サーバをインストールし、使用してください。

✨ 主な機能

• 主な dbt 操作のサポート：run（実行）、test（テスト）、compile（コンパイル）などの主要な dbt 操作をサポートします。
• 設定ファイル管理：dbt_project.yml と profiles.yml ファイルを処理し、プロジェクトの設定が正しく行われるようにします。
• 環境変数設定：DBT_PROFILES_DIR 環境変数を自動的に設定し、profiles ファイルの場所を指定します。

📦 インストール

依存ツール

• Git：コードリポジトリのクローンとサブモジュールの管理に使用します。
• Python 3.8 以上：互換性を確保するために必要です。
• pip：Python パッケージのインストールに使用します。

リポジトリのクローン

git clone https://github.com/your-repository.git
cd your-repository

依存関係のインストール

pip install -r requirements.txt

💻 使用例

基本的な使用法

コマンドラインインターフェイス (CLI)

サンプルコマンド

• dbt プロジェクトの実行：

python src/dbt_mcp_server/cli.py run --project-dir /path/to/project

• dbt プロジェクトのテスト：

python src/dbt_mcp_server/cli.py test --project-dir /path/to/project

パラメータオプション

• --project-dir：dbt プロジェクトのルートディレクトリを指定します。絶対パスである必要があります。
• --profile：使用する dbt 設定ファイル内の profile 名を指定します。

環境変数

サンプル環境変数設定

export DBT_PROFILES_DIR="/path/to/dbt_project"

高度な使用法

MCP クライアントとの統合

サンプル設定ファイル

profiles.yml で設定を定義します。

jaffle_shop:
  target: dev
  outputs:
    dev:
      type: duckdb
      path: 'jaffle_shop.duckdb'
      threads: 24

📚 ドキュメント

注意事項

1. 絶対パスの必要性：project-dir は、dbt_project.yml と profiles.yml を含む絶対パスである必要があります。
2. 設定ファイルの確認：
   • dbt_project.yml で指定された profile 名が profiles.yml と一致することを確認してください。
   • "設定ファイルが見つかりません" というエラーが発生した場合は、パスが正しいか確認してください。

開発情報

統合テスト

すべての統合テストを実行します。

python integration_tests/run_all.py

特定のテストを実行します。

python integration_tests/test_dbt_run.py

サブモジュール管理

サブモジュールリポジトリを更新します。

git submodule update --remote dbt_integration_tests/jaffle_shop_duckdb

サブモジュールを初期化します。

git submodule update --init

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で提供されています。