DBT CLI MCP Server

基本能力

产品定位

DBT CLI MCP Server 是一个中间件服务，旨在通过标准化的 MCP 协议为 AI 编码代理提供与 dbt 项目交互的能力。

核心功能

• 通过 MCP 工具执行 dbt 命令
• 支持所有主要的 dbt 操作（run, test, compile 等）
• 提供命令行接口直接交互
• dbt 项目的环境变量管理
• 可配置的 dbt 可执行路径
• 灵活的 profiles.yml 位置配置

适用场景

• AI 编码代理与 dbt 项目的交互
• 自动化 dbt 项目管理和操作
• 集成 dbt 功能到其他工具或平台

工具列表

• dbt_run: 运行 dbt 模型
• dbt_test: 运行 dbt 测试
• dbt_ls: 列出 dbt 资源
• dbt_compile: 编译 dbt 模型
• dbt_debug: 调试 dbt 项目设置
• dbt_deps: 安装 dbt 包依赖
• dbt_seed: 加载 CSV 文件作为种子数据
• dbt_show: 预览模型结果

常见问题解答

1. 如何解决 'Could not find profile named 'X'' 错误？
2. 确保 profiles.yml 文件存在于项目目录中
3. 确保 profiles.yml 文件包含 dbt_project.yml 中引用的配置文件

使用教程

使用依赖

• Python 3.10 或更高版本
• uv 工具用于 Python 环境管理
• 已安装 dbt CLI

安装教程

# 克隆仓库（包含子模块）
git clone --recurse-submodules https://github.com/yourusername/dbt-cli-mcp.git
cd dbt-cli-mcp

# 如果已经克隆但没有子模块，初始化子模块
# git submodule update --init

# 创建并激活虚拟环境
uv venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# 安装依赖
uv pip install -e .

# 开发环境安装开发依赖
uv pip install -e ".[dev]"

调试方式

# 运行 dbt 模型
dbt-mcp run --models customers --project-dir /path/to/project

# 运行 dbt 测试
dbt-mcp test --project-dir /path/to/project

# 列出 dbt 资源
dbt-mcp ls --resource-type model --output-format json

# 获取帮助
dbt-mcp --help
dbt-mcp run --help

许可证

该项目遵循 MIT 开源许可条款，请参阅 MIT 了解完整条款。