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仕組み
dbt MCP Server を使うと、ChatGPT を通じて dbt プロジェクトの調査、dbt Semantic Layer の指標の照会、リネージとモデルのメタデータの確認、dbt コマンドの実行、dbt Platform ジョブの管理、dbt のひな形の生成、dbt 公式ドキュメントの検索ができます。
ほかにできること
指標の変化を説明
DBT Semantic Layer の収益指標を、直近 2 四半期について顧客セグメント別に照会してください。変化への寄与が最も大きい要因を特定し、使用した定義、フィルター、時間粒度を説明してください。
モデル変更の影響を評価
DBT 注文モデルのリネージとメタデータを調査してください。顧客キーの変更によって影響を受ける下流モデルと指標を特定し、実装前に確認すべき項目を絞った検証チェックリストを提案してください。
失敗したジョブを診断
DBT 本番環境で直近に失敗したジョブについて、実行結果と影響を受けたモデルのメタデータを確認してください。障害が発生した可能性の高い箇所を特定し、事実と仮説を区別したうえで、次のデバッグ手順を提案してください。
含まれる内容
スキル
- adding-dbt-unit-test
- answering-natural-language-questions-with-dbt
- building-dbt-semantic-layer
- configuring-dbt-mcp-server
- creating-mermaid-dbt-dag
- fetching-dbt-docs
- migrating-dbt-core-to-fusion
- migrating-dbt-project-across-platforms
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リソース
数回のクリックでDBTプラグインを追加
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