dbt-mcp

让 AI 直接读懂你的 dbt 项目,写 SQL 不再靠猜

dbt-mcp 是 dbt Labs 官方推出的 Model Context Protocol(MCP)服务器,用 Python 编写。它把 dbt 项目里的元数据、模型、宏、运行结果等能力封装成标准 MCP 工具,让 Claude、Cursor 等支持 MCP 的 AI 客户端可以直接查询和操作 dbt 项目。解决的问题是:以往 AI 助手不了解用户的 dbt 数据仓库结构,只能靠人工粘贴 schema 或 SQL,容易产生幻觉;dbt-mcp 让 AI 能实时读取项目上下文,从而生成更准确的 SQL、解释模型依赖、排查运行错误。核心能力包括:暴露 dbt 项目信息(模型、源、宏、指标)、触发 dbt 命令并返回结果、提供语义层查询接口,使 AI 代理可以完成数据探索、文档问答和调试等任务。

开源 free 智能体
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 606
维护状态 活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类智能体
开发团队dbt-labs
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源免费,需自行部署
访问状态
是否开源
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型data-analytics,data-engineering,dbt,llm,mcp,mcp-server,model-context-protocol
GitHub 星标★ 606
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-03-12 00:00:00
最近更新2026-09-18 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-16
浏览次数0

使用教程

核心亮点

  • 由 dbt Labs 官方维护,与 dbt 生态兼容性有保障
  • 把 dbt 项目元数据和命令封装成标准 MCP 工具,AI 客户端即插即用
  • 支持模型、宏、指标等语义层信息,能显著减少 AI 生成 SQL 时的幻觉

不足之处

  • 项目处于早期,功能覆盖和稳定性仍在迭代
  • 依赖支持 MCP 的客户端,使用门槛对非技术用户偏高

适用场景

  • 在 Claude/Cursor 中让 AI 基于真实 dbt 模型生成和解释 SQL
  • 数据工程师用自然语言排查 dbt 运行报错和依赖关系
  • 数据分析师通过 AI 问答快速了解 dbt 项目里的指标口径

替代项目

mcp-server-sqlite、postgres-mcp

项目介绍

dbt-mcp 是一个智能体领域的开源项目,官方简介:A MCP (Model Context Protocol) server for interacting with dbt.。项目使用 Python 开发,在 GitHub 上获得 605 星标。

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