dbt Conversation AI Local

Ce qu'il fait

Connecte un LLM à un projet dbt local via le Model Context Protocol, permettant aux utilisateurs d'interroger les couches sémantiques, d'exécuter des modèles et d'explorer des métriques en langage naturel sans que les données ne quittent la machine.

Outils

• build : Exécute dbt build pour matérialiser les modèles.
• compile : Compile les modèles dbt en SQL.
• docs : Génère la documentation dbt.
• list : Liste les modèles dbt, les seeds et les snapshots.
• parse : Analyse le projet dbt pour générer le manifeste.
• run : Exécute des modèles dbt spécifiques.
• test : Exécute les tests de données dbt.
• show : Prévisualise les résultats des modèles dbt.
• metricflow_list_metrics : Récupère une liste des métriques disponibles.
• metricflow_list_dimensions : Liste les dimensions pour la couche sémantique.
• metricflow_list_semantic_models : Liste les modèles sémantiques définis.
• metricflow_query : Interroge la couche sémantique pour des métriques et dimensions spécifiques.

Installation

{
  "mcpServers": {
    "dbt-conversation-ai": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "dbt-mcp"]
    }
  }
}

Hôtes supportés

• Claude Desktop