Dbt MCP

🚀 dbt MCP 服務器指南

MCP（Model Command Protocol）是一種用於管理和操作 dbt 項目的技術協議。本指南將詳細介紹如何安裝、配置和使用 dbt MCP 服務器，以及如何與不同的工具集成。

🚀 快速開始

若想快速上手 dbt MCP 服務器，可按以下步驟操作：

1. 完成安裝步驟，包括下載 Python、克隆倉庫和安裝依賴項。
2. 進行基本配置和高級配置，設置必要的環境變量。
3. 瞭解常用工具的命令，如 dbt CLI、Semantic Layer 和 Discovery。
4. 選擇合適的工具進行集成，如 Claude Desktop、Cursor 或 VS Code。

✨ 主要特性

• 獨立運行：dbt MCP 服務器是一個獨立的程序，可與 dbt CLI 和其他工具一起運行。
• 多組件支持：涵蓋 dbt CLI、Semantic Layer 和 Discovery 等核心組件。
• 豐富命令：提供多種命令，可執行建模、測試、查詢等操作。
• 工具集成：支持與 Claude Desktop、Cursor 和 VS Code 等工具集成。

📦 安裝指南

架構

dbt MCP 服務器的核心架構如下：

安裝步驟

1. 下載並安裝 Python。
2. 使用以下命令克隆 dbt MCP 倉庫：

git clone https://github.com/dbt-labs/dbt-mcp.git

3. 安裝依賴項：

pip install -r requirements.txt

🔧 配置

基本配置

在 dbt_mcp/config.yml 文件中添加以下內容：

server:
  host: localhost
  port: 8000

高級配置

環境變量

設置以下環境變量：

• DBT_PROFILE：指定 dbt 配置文件。
• DBT_PROJECT_DIR：指定 dbt 項目目錄。

💻 使用示例

基礎用法

以下是使用 dbt CLI 命令的示例：

# 執行模型、測試、快照和種子文件
dbt build

# 生成可執行的 SQL 而不運行它們
dbt compile

# 生成項目文檔
dbt docs

高級用法

以下是使用 Semantic Layer 命令的示例：

# 獲取所有定義的度量
dbt semantic-layer list_metrics

# 查詢度量，支持分組、排序、過濾和限制
dbt semantic-layer query_metrics --metrics revenue --group-by date --sort revenue desc

📚 詳細文檔

工具

dbt CLI

⚠️ 重要提示

允許客戶端通過此 MCP 工具使用 dbt 命令可能會修改您的數據模型、源和數據庫對象。請確保僅在信任客戶端並理解潛在影響的情況下進行操作。

Semantic Layer

Discovery

集成

Claude Desktop

1. 打開設置菜單（Command + Comma）並選擇正確的選項卡。
2. 選擇“功能” → “聊天”。
3. 確保“MCP”已啟用。

Cursor

1. 打開設置菜單（Command + Comma）並選擇正確的選項卡。
2. 選擇“功能” → “聊天”。
3. 確保“MCP”已啟用。

VS Code

1. 打開設置菜單（Command + Comma）並選擇正確的選項卡。
2. 選擇“功能” → “聊天”。
3. 確保“MCP”已啟用。

📄 許可證

dbt MCP 是 Apache 2.0 許可證下的開源項目。

貢獻

歡迎為 dbt MCP 項目貢獻代碼！請參考 貢獻指南。