dbt MCP Server

dbt MCP サーバー

この MCP（Model Context Protocol）サーバーは、dbt と連携するさまざまなツールを提供します。この MCP サーバーを使用すると、dbt Core、dbt Fusion、dbt Platform におけるプロジェクトのコンテキストを AI エージェントに提供できます。

詳しくは、ドキュメントのこちらをご覧ください。こちらのブログ記事では、dbt MCP サーバーで実現できることを詳しく紹介しています。

実験的な MCP バンドル

各リリースで、実験的な Model Context Protocol バンドル（dbt-mcp.mcpb）を公開しています。これにより、MCPB に対応したクライアントは追加の設定なしでこのサーバーをインポートできます。最新リリースのアセットからバンドルをダウンロードし、Anthropic の mcpb CLI のドキュメントに従ってインストールまたは内容の確認を行ってください。

フィードバック

ご意見やご質問がある場合は、GitHub Issue を作成するか、コミュニティ Slack の #tools-dbt-mcp チャンネルにご参加ください。

アーキテクチャ

dbt MCP サーバーのアーキテクチャでは、エージェントがさまざまなツールに接続できます。

ツール

SQL

dbt Platform のインフラストラクチャ上で SQL を実行および生成するツールです。

• execute_sql: Semantic Layer をサポートし、dbt Platform のインフラストラクチャ上で SQL を実行します。
• text_to_sql: プロジェクトのコンテキストを使用して、自然言語から SQL を生成します。

Semantic Layer

dbt Semantic Layer の詳細については、こちらをご覧ください。

• get_dimension_values: ディメンションの個別の値を取得します。特定のメトリクスに対象を限定することもできます。
• get_dimensions: 指定したメトリクスのディメンションを取得します。
• get_entities: 指定したメトリクスのエンティティを取得します。
• get_metrics_compiled_sql: クエリを実行せずに、メトリクスのコンパイル済み SQL を返します。
• list_metrics: 定義済みのすべてのメトリクスを取得します。
• list_saved_queries: 保存済みのすべてのクエリを取得します。
• query_metrics: フィルタリングやグループ化のオプションを指定して、メトリクスのクエリを実行します。

Discovery

dbt Discovery API の詳細については、こちらをご覧ください。

• get_all_macros：マクロを取得します。パッケージで絞り込むか、パッケージ名のみを返すオプションがあります。
• get_all_models：すべてのモデルの名前と説明を取得します。
• get_all_sources：鮮度ステータスを含むすべてのソースを取得します。ソース名で絞り込むオプションがあります。
• get_exposure_details：(非推奨 — 代わりに get_node_details を使用してください)
• get_exposures：すべてのエクスポージャー（下流のダッシュボード、アプリ、分析）を取得します。
• get_lineage：タイプ、深さ、方向で絞り込める、範囲を指定したリネージグラフを取得します。
• get_macro_details：(非推奨 — 代わりに get_node_details を使用してください)
• get_mart_models：すべてのマートモデルを取得します。
• get_model_children：(非推奨 — 代わりに get_lineage を使用してください)
• get_model_details：(非推奨 — 代わりに get_node_details を使用してください)
• get_model_health：実行ステータス、テスト結果、上流ソースの鮮度などのヘルスシグナルを取得します。
• get_model_parents：(非推奨 — 代わりに get_lineage を使用してください)
• get_model_performance：モデルの実行履歴を取得します。テスト結果を含めるオプションがあります。
• get_node_details：あらゆる dbt リソースタイプ（model、source、exposure、test、seed、snapshot、macro、semantic_model）の詳細を取得します。
• get_related_models：セマンティック検索を使用して類似モデルを検索します。
• get_seed_details：(非推奨 — 代わりに get_node_details を使用してください)
• get_semantic_model_details：(非推奨 — 代わりに get_node_details を使用してください)
• get_snapshot_details：(非推奨 — 代わりに get_node_details を使用してください)
• get_source_details：(非推奨 — 代わりに get_node_details を使用してください)
• get_test_details：(非推奨 — 代わりに get_node_details を使用してください)
• search：[アルファ版] dbt プロジェクト内のリソースを検索します（一般には利用できません）。
• search_public_mesh_models：プロジェクトを横断して公開 dbt Mesh モデルを検索し、プロデューサーの身元を確認します。これにより、検証済みのプロジェクト間参照を構築できます（複数プロジェクトの構成のみ）。

dbt CLI

MCP ツールを通じてクライアントが dbt コマンドを使用できるようにすると、データモデル、ソース、ウェアハウ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でき、影響の可能性を理解している場合にのみ実行してください。

• build：DAG の順序でモデル、テスト、スナップショット、シードを実行します。
• clone：指定した状態から選択したノードを、対象のスキーマに複製します。
• compile：モデル、テスト、分析から実行可能な SQL を生成します。Jinja ロジックの検証に便利です。
• docs：dbt プロジェクトのドキュメントを生成します。
• get_lineage_dev：ローカルの manifest.json から、タイプと深さで絞り込んだリネージを取得します。
• get_node_details_dev：ローカルの manifest.json からノードの詳細（モデル、シード、スナップショット、ソース）を取得します。
• list：セレクターによる絞り込みをサポートし、タイプ別に dbt プロジェクト内のリソースを一覧表示します。
• parse：構文が正しいか確認するため、プロジェクトファイルを解析して検証します。
• run：データベースにモデルをマテリアライズします。
• show：データベースに対して SQL を実行し、結果を返します。
• test：データとモデルの整合性を検証するテストを実行します。

Admin API

dbt Administrative API の詳細については、こちらをご覧ください。

• cancel_job_run：実行中のジョブをキャンセルします。
• get_job_details：トリガー、スケジュール、dbt コマンドなどのジョブ設定を取得します。
• get_job_run_artifacts：ジョブ実行から特定の成果物をダウンロードします。サイズの大きな成果物の場合は、jq_filter を指定して再試行するよう案内するメッセージを返します。対象を絞り込んだ抽出のための jq フィルタリングに対応しています。
• get_job_run_details：ステータス、実行時間、ステップ、成果物などの実行詳細を取得します。
• get_job_run_error：ジョブ実行のエラーや警告の詳細を取得します。警告を含めるか、警告のみを表示するかを指定できます。
• list_job_run_artifacts：ジョブ実行で利用可能な成果物を一覧表示します。
• list_jobs：dbt Platform アカウント内のジョブを一覧表示します。プロジェクトまたは環境で絞り込めます。
• list_jobs_runs：ジョブの実行履歴を一覧表示します。ジョブやステータスで絞り込むか、フィールドで並べ替えられます。
• list_projects：dbt Platform アカウント内のすべてのプロジェクトを一覧表示します。
• retry_job_run：失敗したジョブ実行を再試行します。
• trigger_job_run：ジョブ実行を開始します。Git ブランチ、スキーマ、その他の設定を上書きできます。

dbt Codegen

これらのツールは、dbt プロジェクトファイルの定型コード生成を自動化します。

• generate_model_yaml：カラムを含むモデル YAML を生成します。上流の説明を継承できます。
• generate_source：データベーススキーマを調べてソース YAML を生成します。カラムを含めることができます。
• generate_staging_model：ソーステーブルからステージングモデルの SQL を生成します。

dbt LSP

Fusion エンジンを活用して、高度な SQL コンパイルとカラムレベルのリネージ分析を行うツール群です。

• fusion.compile_sql：dbt Platform を介して、プロジェクトのコンテキストで SQL をコンパイルします。
• fusion.get_column_lineage：dbt Platform を介して、カラムレベルのリネージを追跡します。
• get_column_lineage：ローカルでカラムレベルのリネージを追跡します（dbt Labs VSCE 経由の dbt-lsp が必要です）。

Product Docs

docs.getdbt.com の公式 dbt ドキュメントを検索し、内容を取得するためのツールです。

• get_product_doc_pages：パスまたは URL を指定して、1 つ以上の docs.getdbt.com ページの Markdown 全文を取得します。
• search_product_docs：クエリに一致する docs.getdbt.com のページを検索し、関連度順に並べたタイトル、URL、説明を返します。全文を取得するには get_product_doc_pages を使用してください。

MCP Server Metadata

MCP サーバー自体に関する情報を提供するツールです。

• get_mcp_server_branch：実行中の dbt MCP サーバーの現在の Git ブランチを返します。
• get_mcp_server_version：dbt MCP サーバーの現在のバージョンを返します。

Examples

通常は、dbt MCP サーバーを Claude や Cursor などのエージェント製品に接続します。ただし、独自のエージェントを作成する場合は、examples ディレクトリを参照して、始め方をご確認ください。

Dependencies

依存関係のバージョンは特定のものに固定されており、自動更新されません。セキュリティ関連の依存関係の更新のみ、自動プルリクエストで提出されます。

Contributing

参加方法については、CONTRIBUTING.md をお読みください！

セレクター宣言とコンテキストマッパーの契約については、ツール入力と解決済みコンテキストをご覧ください。