Dbt MCP

dbt MCPサーバーは、dbtとのインタラクションツールを提供するサービスで、dbt CLI、Semantic Layer、Discovery APIなどの機能をサポートし、設定により複数のクライアントと統合して使用できます。

開発者ツールデータベース #dbtツール #データモデリング #クラウドサービス #API統合 .Python

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ダウンロード数 : 5.4K

更新時間 : 2025-04-28

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dbt MCPサーバーとは？

dbt MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP) を通じてdbtツール（dbt Coreやdbt Cloudなど）とのインタラクションを可能にする方法を提供します。様々なツールや機能をサポートし、データ分析ワークフローを簡素化することを目的としています。

dbt MCPサーバーの使い方は？

インストール後、クライアントツールを設定してdbt MCPサーバーに接続し、モデル構築やクエリ分析などの関連タスクを実行できます。

適用シナリオ

データウェアハウスの効率的な管理と操作が必要なチーム、特にdbtに依存する組織に適しています。

主要機能

dbt CLIツール

dbt CLIコマンド（モデルの構築、コンパイル、テストなど）をサポートします。

Semantic Layer

dbtで定義されたメトリクスとディメンションのクエリと管理を可能にします。

Discovery API

モデルとデータソースの詳細情報を取得します。

リモートツールサポート

リモート環境を通じてより柔軟なデータ操作を実現します。

利点

データパイプラインの管理とメンテナンスを簡素化します。

データ開発の効率を向上させます。

複数プラットフォームのクライアント統合をサポートします。

制限

設定と使用には一定の技術的背景が必要です。

一部の高度な機能には特定の権限が必要な場合があります。

使い方

dbt MCPサーバーのダウンロードとインストール

インストールスクリプトを実行してサーバーをすぐに設定します。

クライアントの設定

説明に従ってクライアントツールを設定し、dbt MCPサーバーに接続します。

使用開始

一般的なdbtコマンド（モデルの構築や実行など）を実行します。

使用例

モデルの構築と実行

dbt buildとdbt runコマンドを使用してモデルを構築し、実行します。

メトリクスのクエリ

Semantic Layerを使用してメトリクスをクエリします。

よくある質問

dbt MCPサーバーのインストール方法は？

使用に特殊な権限は必要ですか？

dbt MCPサーバーのアンインストール方法は？

🚀 dbt MCP サーバーガイド

MCP（Model Command Protocol）は、dbt プロジェクトを管理および操作するための技術プロトコルです。このドキュメントでは、dbt MCP サーバーのインストール、設定、使用方法、および様々なツールとの統合方法について詳しく説明します。

🚀 クイックスタート

このガイドでは、dbt MCP サーバーのインストール、設定、使用方法を説明します。まずはインストールから始めましょう。

✨ 主な機能

MCP を使用して dbt プロジェクトを管理および操作できます。
様々なツール（dbt CLI、Semantic Layer、Discovery）と連携して、dbt の機能を拡張します。
Claude Desktop、Cursor、VS Code などのツールと統合できます。

📦 インストール

アーキテクチャ

dbt MCP サーバーは、dbt CLI や他のツールと一緒に動作する独立したプログラムです。以下はその主要なアーキテクチャです。

コンポーネント	説明
dbt CLI	モデルの実行、テスト、その他のデータベース操作を行うコマンドラインインターフェイスです。
Semantic Layer	メトリクスとエンティティのクエリ機能を提供します。
Discovery	モデルとデータセットの詳細情報を取得するために使用されます。

インストール手順

Python をダウンロードしてインストールします。
以下のコマンドを使用して dbt MCP リポジトリをクローンします。
```
git clone https://github.com/dbt-labs/dbt-mcp.git
```
依存関係をインストールします。
```
pip install -r requirements.txt
```

📚 ドキュメント

設定

基本設定

dbt_mcp/config.yml ファイルに以下の内容を追加します。

server:
  host: localhost
  port: 8000

高度な設定

環境変数

以下の環境変数を設定します。

DBT_PROFILE: dbt の設定ファイルを指定します。
DBT_PROJECT_DIR: dbt プロジェクトのディレクトリを指定します。

ツール

dbt CLI

以下は、よく使用される dbt コマンドです。

コマンド	説明
build	モデル、テスト、スナップショット、およびシードファイルを実行します。
compile	実行可能な SQL を生成しますが、実行はしません。
docs	プロジェクトのドキュメントを生成します。
ls	プロジェクト内のリソース（モデルやテストなど）をリストします。
parse	プロジェクトのファイル構文を解析して検証します。
run	モデルを実行して、データベース内にターゲットオブジェクトを生成します。
test	データとモデルの整合性を検証するためのテストを実行します。

⚠️ 重要提示

この MCP ツールを介してクライアントが dbt コマンドを使用すると、データモデル、ソース、およびデータベースオブジェクトが変更される可能性があります。クライアントを信頼し、潜在的な影響を理解している場合のみ操作してください。

Semantic Layer

以下は、Semantic Layer のよく使用されるコマンドです。

コマンド	説明
list_metrics	定義されたすべてのメトリクスを取得します。
get_dimensions	指定されたメトリクスに関連付けられた次元を取得します。
get_entities	指定されたメトリクスに関連付けられたエンティティを取得します。
query_metrics	メトリクスをクエリし、グループ化、ソート、フィルタリング、および制限をサポートします。

Discovery

以下は、Discovery のよく使用されるコマンドです。

コマンド	説明
get_mart_models	すべてのマートモデルを取得します。
get_all_models	すべてのモデルを取得します。
get_model_details	特定のモデルの詳細情報を取得します。
get_model_parents	特定のモデルの親モデルを取得します。