dbt-labs/dbt-mcp

解決的問題

彌合 AI 代理與 dbt（資料建構工具）專案之間的差距。透過提供標準化介面，讓 AI 代理能理解 dbt 專案的上下文，與資料倉儲互動，並管理 dbt 工作流程，而無需代理具備對 dbt 內部 API 的原生深度整合。

工作原理

此專案實作了 Model Context Protocol (MCP) 伺服器。此伺服器作為中介層，向支援 MCP 的 AI 客戶端（如 Claude 或 Cursor）公開一系列 dbt 特有的工具。這些工具讓代理能執行以下類別的操作：

• SQL 與語意層：產生並執行 SQL，查詢已定義的指標與維度。
• 探索：取得專案元資料、血緣圖與模型健康信號。
• dbt CLI：直接執行核心 dbt 命令，如 run、test 和 build。
• Admin API：管理作業執行、觸發作業並檢視專案設定。
• Codegen：自動化產生模型與來源的樣板 YAML 與 SQL。
• LSP：執行進階 SQL 編譯與欄位層級血緣分析。
• Product Docs：從官方 dbt 文件中搜尋並取得內容。

適用對象

• AI 代理開發者：需要與資料轉換流程互動的自訂代理開發者。
• 資料工程師：希望使用 AI 驅動的 IDE 或代理協助撰寫 SQL、管理 dbt 專案並自動化文件的人員。

特色

• 全面的工具集：涵蓋從低階 CLI 命令到高階語意層查詢的所有內容。
• 血緣感知：提供取得完整血緣圖與追蹤欄位層級相依性的工具。
• 自然語言轉 SQL：包含 text_to_sql 工具，可根據專案上下文產生查詢。
• 無縫整合：支援 MCP Bundles，便於在相容的客戶端中安裝。