dbt

dbt

us-allMIT
dbt MCP — это сервер для чтения dbt-проектов без запуска сборок. Он открывает LLM-клиентам доступ к manifest.json, run_results.json, sources.json, catalog.json и пользовательским таблицам качества данных (Data Quality) в BigQuery или Postgres. Сервер работает в режиме только чтение и не запускает dbt run. Разработчики и аналитики данных могут через AI-ассистента анализировать состояние dbt-проекта, проверять свежесть источников, покрытие тестами и тренды качества. Сервер предоставляет 27 инструментов, разделённых на три категории: dbt (работа с моделями, тестами, запусками), quality (запросы к таблицам качества данных) и meta (поиск по инструментам). Включает 4 встроенных промпта для расследования инцидентов и подготовки отчётов. Агрегирующие инструменты заменяют несколько последовательных вызовов, экономя время.
Электронная коммерцияБазы данныхPostgreSQL
Подключить MCPОткрыть на GitHub
Подключение

Подключить dbt

Выберите способ запуска и свой MCP-клиент. Ниже останется одна готовая инструкция, которую можно проверить и скопировать.

1

Способ подключения

2

Куда подключить

3

Скопируйте и проверьте

Claude Desktop / Claude Code

Клиент запускает MCP-сервер как локальный процесс.

  1. 1.Откройте настройки MCP в Claude.
  2. 2.Добавьте сервер с указанной командой и переменными окружения.
  3. 3.Перезапустите Claude, если сервер не появился автоматически.
json
{
  "mcpServers": {
    "dbt": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@us-all/dbt-mcp"
      ]
    }
  }
}

Сгенерировано из существующей команды запуска. Желательно сверить с README.

Инструкция собрана из данных карточки и пока не отмечена как проверенная редакцией. Сверьте команду с README источника и не передавайте лишние права или секреты.

Как оценить dbt

dbt относится к Электронная коммерция, Базы данных, PostgreSQL. Ниже собраны проверяемые признаки, по которым его можно сравнить с другими серверами каталога.

Происхождение
Проект сообщества
Лицензия
MIT
Реализация
TypeScript
Транспорт
stdio

Что проверить перед выбором

  • Изучите README, открытые issues и историю последних изменений в репозитории.
  • Проверьте команду установки и зависимости перед запуском в рабочем окружении.
  • Ограничьте доступ MCP-сервера только нужными файлами, API и переменными окружения.

Карточка отредактирована 20.07.2026.

Автоматическая проверка источника ещё не выполнена. Внешних источников в карточке: 1.

Характеристики

Общее

  • СтатусСообщество
  • Разработчикus-all
  • ЛицензияMIT

Технологии

  • Языки
    TypeScript
  • Транспорт
    stdio

Описание

Возможности

  • Просматривать список всех моделей, тестов, источников и exposure из manifest.json
  • Получать детальную информацию по конкретной модели или тесту
  • Анализировать историю запусков dbt: результаты, упавшие тесты, медленные модели
  • Проверять свежесть источников данных и получать статус SLA
  • Строить граф зависимостей моделей для анализа линьяжа
  • Оценивать покрытие тестами (dbt-coverage)
  • Запрашивать таблицы качества данных: список проверок, история, упавшие проверки по датасету
  • Получать тренды качества данных и ежедневные снимки оценок
  • Выполнять агрегированные запросы: сводка по упавшим тестам, сводка по запускам, статус SLA по источникам
  • Использовать встроенные промпты для автоматического расследования инцидентов и генерации отчётов

Как подключить

  1. Установите сервер. Можно запускать напрямую через npx без установки в проект:

    npx -y @us-all/dbt-mcp

    Или добавьте как зависимость: pnpm add -D @us-all/dbt-mcp.

  2. Настройте конфигурацию в Claude Desktop. Отредактируйте файл claude_desktop_config.json:

    {
  "mcpServers": {
    "dbt": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@us-all/dbt-mcp"],
      "env": {
        "DBT_PROJECT_DIR": "/путь/к/dbt-проекту",
        "DQ_RESULTS_TABLE": "my-project.data_ops.quality_checks"
      }
    }
  }
}

    Если вы не используете кастомные таблицы качества, переменную DQ_RESULTS_TABLE можно опустить. Для работы с таблицами в BigQuery или Postgres потребуется установить соответствующий драйвер: pnpm add -D @google-cloud/bigquery или pnpm add -D pg.

  3. Перезапустите Claude Desktop, чтобы применить изменения. Сервер будет запускаться автоматически при обращении к инструментам.

Примеры запросов

  • «Покажи все модели в dbt проекте и их статусы покрытия тестами»
  • «Какие тесты упали в последнем запуске dbt? Дай сводку по ошибкам»
  • «Оцени свежесть источников: есть ли просроченные? Выдели источники Tier 1»
  • «Дай тренд качества данных за последние 30 дней и сводку по инцидентам»

Технические детали

  • Язык: TypeScript
  • Транспорт: stdio (основной); опционально Streamable HTTP (MCP_TRANSPORT=http)
  • Лицензия: MIT
  • Совместимые клиенты: любые MCP-клиенты (Claude Desktop, Cursor, VS Code и др.)
  • Дополнительные зависимости: @google-cloud/bigquery или pg для работы с таблицами качества данных (необязательно)

Поделиться