dbt-semantic-layer-mcp-server

🚀 dbt语义层MCP服务器

一个用于通过Claude Desktop和其他兼容的AI助手无缝查询dbt语义层的Model-Connector-Presenter (MCP)服务器，让你能借助自然语言与dbt语义层轻松交互，实现指标查询、数据分析等功能。

🚀 快速开始

安装并配置完成后，你可以直接从Claude Desktop与dbt语义层交互：

1. 询问可用指标：“在我的dbt语义层中有哪些指标？”
2. 查询特定指标：“显示上季度按产品类别划分的月度收入”
3. 分析趋势：“用户注册量的周环比增长是多少？”

✨ 主要特性

• 🔍 指标发现：浏览和搜索dbt语义层中的可用指标
• 📊 查询创建：通过自然语言生成并执行语义查询
• 🧮 数据计算：筛选、分组和排序以获取更深入的见解
• 📈 结果可视化：以易于理解的格式显示查询结果

📦 安装指南

先决条件

• 启用语义层的dbt Cloud账户
• dbt Cloud实例的API访问权限
• Node.js（v14或更高版本）

通过Smithery（推荐）

最简单的安装方式是通过Smithery：

npx -y @smithery/cli install @TommyBez/dbt-semantic-layer-mcp --client claude

📚 详细文档

什么是dbt语义层？

dbt语义层是一个强大的功能，允许你在dbt项目中一次定义指标，并在整个数据堆栈中一致地重用它们。它提供：

• 指标事实的单一来源
• 数据工具之间一致的指标定义
• 简化复杂指标供所有团队成员使用

关于该项目

这个MCP服务器充当AI助手（如Claude）和dbt语义层之间的桥梁，使你能够：

• 通过自然语言对话直接查询指标
• 浏览和搜索可用指标及其定义
• 使用维度分解和筛选器进行数据分析
• 在你的AI助手界面中可视化结果

🔧 技术细节

遇到问题时：

• 验证API凭证是否正确
• 确保你的dbt Cloud项目已启用语义层
• 检查指标在你的dbt项目中是否定义正确

📄 许可证

该项目在MIT许可证下发布 - 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

致谢

• dbt Labs 创建了dbt语义层
• Smithery 提供MCP部署平台
• LiteMCP 提供MCP开发包

贡献

欢迎贡献！请随意提交Pull Request。