Переход к основному контенту
OpenAI

Принцип работы

dbt MCP Server позволяет изучать проекты dbt, запрашивать метрики семантического слоя dbt, просматривать цепочки зависимостей и метаданные моделей, выполнять команды dbt, управлять заданиями dbt Platform, создавать шаблонный код dbt и искать информацию в официальной документации dbt через ChatGPT.

Что ещё вы можете сделать?

  • Объяснить изменения метрик

    DBT, запроси данные по метрике выручки из нашего семантического слоя за последние два квартала с разбивкой по сегментам клиентов. Определи основные факторы изменения и объясни использованные определение, фильтры и временную детализацию.

  • Оценить влияние изменения модели

    DBT, изучи цепочку зависимостей и метаданные нашей модели заказов. Определи, на какие зависимые модели и метрики повлияет изменение ключа клиента, и предложи краткий список проверок перед реализацией.

  • Диагностировать сбой задания

    DBT, проверь последнее сбойное задание в рабочей среде, результаты его выполнения и метаданные затронутых моделей. Определи вероятную точку сбоя, отдели факты от гипотез и порекомендуй следующие шаги по отладке.

Что входит

Навыков

  • 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
  • Еще 6

Ресурсы

Добавьте плагин DBT в несколько кликов

Доступность зависит от плагина, вашего тарифного плана и настроек рабочей области. Для некоторых подключений требуется настройка или одобрение администратора. Если доступ заблокирован, обратитесь к администратору вашей рабочей области.

Начните работу с плагинами

Интегрируйте данные и инструменты вашей организации в продукты OpenAI — и ускорьте возможности ваших команд.