dbt-docs-mcp — это MCP-сервер для работы с метаданными dbt-проекта, который позволяет AI-агентам получать доступ к dbt Docs (manifest.json, catalog.json), исследовать DAG моделей, анализировать lineage и выполнять поиск по моделям, колонкам и SQL-коду прямо через Model Context Protocol. По сути, он превращает dbt-проект в “интерактивную knowledge graph”, доступную для LLM-инструментов вроде Claude Desktop, Cursor и других MCP-клиентов.
Ключевые особенности:
DBT Metadata & DAG Access Платформа предоставляет доступ к структуре dbt-проекта: модели, источники, тесты и их связи. Агент может получать полный граф зависимостей и понимать, как данные движутся по пайплайну.
Lineage на уровне моделей и колонок Поддерживается как модельный lineage (upstream/downstream зависимости), так и column-level lineage — можно отслеживать происхождение конкретных колонок и их влияние на downstream-таблицы.
Поиск по dbt-объектам и SQL-коду Есть инструменты для поиска моделей по имени, колонкам и даже по SQL-коду внутри моделей, что ускоряет анализ больших dbt-проектов.
Инспекция метаданных узлов AI-агенты могут получать детальные атрибуты конкретной модели или источника, включая описание, зависимости и структуру.
Интеграция через MCP tools Сервер предоставляет набор инструментов вроде:
search_dbt_node_names search_dbt_column_names get_dbt_node_attributes get_dbt_predecessors / successors column lineage tools Для кого:
Платформа ориентирована на data engineers, analytics engineers, BI-команды, AI engineers и разработчиков data platform, которые работают с dbt-core и хотят подключить LLM-агентов к своей аналитической инфраструктуре. Особенно полезна для команд, где важно понимать lineage, влияние изменений и структуру данных в больших dbt-репозиториях.
Сценарии использования: AI-анализ dbt DAG и зависимостей моделей Быстрое понимание impact analysis при изменении моделей Автоматический review SQL и структуры данных через LLM Навигация по большим dbt-проектам через natural language Поддержка data onboarding (разбор архитектуры проекта через AI) Интеграция dbt lineage в AI-ассистентов и data copilots Цены и доступность:
dbt-docs-mcp распространяется как open-source проект (MIT лицензия) и доступен бесплатно через GitHub. Для работы требуется локально сгенерированный dbt manifest/catalog и Python окружение (uv, dbt-core и зависимости). MCP-сервер запускается локально и подключается к AI-клиентам через стандартную MCP-конфигурацию.
