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dbt模型控制协议服务器

一个最小化、可扩展的MCP服务器，用于通过统一接口运行dbt模型，支持CLI、API或AI工具触发，并提供Slack通知功能。

  • by kannandreams
  • Python
  • 本地部署
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  • 更新于
在 GitHub 查看 kannandreams/dbt-mcp-server

使用说明

🛠️ dbt MCP 服务器

这是一个最小化、可扩展的MCP（模型控制协议）服务器，用于通过统一接口运行dbt模型。

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概述

一个基于JSON的统一工作流，用于触发dbt模型、测试和其他dbt操作，可通过CLI、API或类似Claude的AI接口触发。包括任务完成时的Slack通知。

🚀 入门指南

✅ 准备连接到像Claude这样的AI工具，实现提示驱动的自动化！

本地运行UV

uvicorn mcp_dispatcher:app --reload --port 8000

使用 Docker 运行

docker build -t dbt-mcp-server .
docker run -p 8000:8000 dbt-mcp-server

5. 从Claude（支持的客户端）触发MCP

python claude_client_example.py

📣 Slack 警报

设置您的 SLACK_WEBHOOK_URL 获取模型成功或失败的提醒。

🔌 使用方法

python mcp_dispatcher.py mcp_request.json

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "node",
      "args": [
        "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
      ]
    }
  }
}

特性

  • 使用干净的JSON规范运行dbt模型
  • 接受CLI或HTTP API调用
  • 模型状态的Slack提醒
  • 与Claude兼容

🛠️ 贡献指南

如果你有兴趣参与贡献，请随时打开一个议题开始讨论或直接提交一个拉取请求。无论是代码、想法还是反馈，所有贡献都受欢迎！

许可证

此MCP服务器根据MIT许可证授权。这意味着您可以在遵守MIT许可证条款和条件的前提下，自由使用、修改和分发该软件。如需更多详情，请参阅项目仓库中的LICENSE文件。

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