dbt MCP 서버 사용법

구조화된 데이터로 AI 워크플로우를 강화할 준비가 되셨나요? dbt 프로젝트를 AI 시스템에 연결하는 판도를 바꿀 dbt MCP 서버에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 튜토리얼에서는 dbt MCP 서버가 무엇인지, 왜 대단한지, 그리고 업데이트된 설치 단계를 사용하여 설정하는 방법을 안내해 드릴 것입니다. 데이터와 AI의 세계로 즐겁고 대화적인 여정을 떠날 준비를 하세요!

💡

아름다운 API 문서를 생성하는 훌륭한 API 테스트 도구를 원하시나요?

개발팀이 최대 생산성으로 함께 작업할 수 있는 통합된 올인원 플랫폼을 원하시나요?

Apidog은 모든 요구 사항을 충족하며, 훨씬 저렴한 가격으로 Postman을 대체합니다!

버튼

dbt란 무엇인가요?

dbt(데이터 빌드 도구)가 처음이시라면, dbt는 데이터 팀을 위한 스위스 아미 나이프와 같습니다. 이는 데이터 웨어하우스의 원시 데이터를 분석을 위한 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터셋으로 변환할 수 있게 해주는 오픈 소스 프레임워크입니다. dbt를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

데이터를 구성하기 위한 모듈식 SQL 모델을 작성합니다.
데이터 자산과 그 관계를 문서화합니다.
데이터 품질을 테스트하여 신뢰성을 유지합니다.
데이터 계보를 추적하여 모든 흐름을 확인합니다.

dbt를 현대 데이터 엔지니어링의 중추로 생각하여, 데이터셋을 관리하고 즉시 활용할 수 있도록 만듭니다.

dbt MCP 서버를 만나보세요

이제 이 쇼의 주인공인 dbt MCP 서버에 대해 이야기해 봅시다. 이 실험적인 오픈 소스 서버는 dbt 프로젝트를 AI 시스템에 연결하는 다리 역할을 합니다. MCP는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)의 약자로, AI 도구(Claude Desktop 또는 Cursor 등)가 dbt 프로젝트의 메타데이터, 문서 및 시맨틱 레이어에 접근할 수 있도록 하는 표준을 의미하는 멋진 표현입니다.

dbt MCP 서버를 사용하면 AI 에이전트와 비즈니스 사용자가 자연어 또는 코드를 통해 데이터를 탐색하고, 쿼리를 실행하며, 심지어 dbt 명령을 실행할 수도 있습니다. 마치 AI에게 데이터 웨어하우스의 VIP 패스를 주는 것과 같습니다!

dbt MCP 서버를 좋아할 이유

dbt MCP 서버가 대단한 이유는 다음과 같습니다.

데이터 탐색: AI와 사용자는 dbt 모델을 탐색하고, 구조를 확인하며, 연결 방식을 이해할 수 있습니다.
자신감 있는 쿼리: 일관된 메트릭을 위해 dbt 시맨틱 레이어를 사용하거나 유연성을 위해 사용자 지정 SQL 쿼리를 실행합니다.
전문가처럼 자동화: AI 워크플로우에서 직접 dbt 명령(예: run, test, build)을 실행하여 파이프라인을 원활하게 유지합니다.

dbt MCP 서버가 AI 워크플로우를 강화하는 방법

dbt MCP 서버는 구조화되고 관리되는 데이터를 AI에 가져오는 데 중점을 둡니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

범용 데이터 접근: 모델 컨텍스트 프로토콜을 사용하여 dbt 프로젝트의 컨텍스트(모델, 메트릭, 계보)를 MCP 지원 AI 도구와 공유합니다. 사용자 지정 통합이 필요 없습니다!
스마트 데이터 탐색: AI 에이전트는 모델을 나열하고, 종속성을 확인하며, 메타데이터를 가져올 수 있어 "고객 데이터는 어떤가요?"와 같은 질문에 쉽게 답할 수 있습니다.
관리되는 쿼리: dbt 시맨틱 레이어를 활용하여 서버는 AI 생성 보고서가 회사의 공식 메트릭을 준수하도록 보장하여 일관성과 신뢰성을 유지합니다.
풍부한 자동화: AI는 dbt 명령을 트리거하여 모델을 실행하고, 데이터를 테스트하거나, 프로젝트를 빌드하여 데이터 파이프라인을 간소화할 수 있습니다.
안전하고 확장 가능: 로컬 또는 샌드박스에서 실행할 수 있으며, 민감한 데이터를 보호하기 위한 권한이 있습니다. 테스트 및 프로덕션 모두에 유연합니다.

dbt MCP 서버 설치: 단계별 가이드

dbt MCP 서버를 설치하고 실행할 준비가 되셨나요? 업데이트된 설치 단계를 따라 원활하게 설정해 봅시다. 걱정 마세요, 쉽고 재미있게 진행할게요!

사전 요구 사항

시작하기 전에 다음을 준비하세요:

Python 3.12+: 서버에는 최신 Python 환경이 필요합니다.
uv: 빠른 Python 패키지 설치 및 해결 도구(설치 가이드).
Task: 태스크 러너/빌드 도구(설치 가이드).
데이터 웨어하우스를 가리키도록 구성된 profiles.yml 파일이 있는 dbt 프로젝트.
클라우드 기반 기능을 위한 dbt Cloud 계정 (dbt CLI 사용 시 선택 사항).

1단계: 저장소 복제

먼저 GitHub에서 dbt MCP 서버 코드를 가져옵니다. 터미널을 열고 다음을 실행합니다.

git clone https://github.com/dbt-labs/dbt-mcp.git
cd dbt-mcp

이렇게 하면 소스 코드가 로컬 머신에 다운로드되고 프로젝트 디렉토리로 이동합니다.

2단계: 종속성 설치

uv와 Task가 설치된 상태에서 다음을 실행하여 필요한 Python 패키지를 설정합니다.

task install

이렇게 하면 가상 환경이 생성되고 dbt MCP 서버에 필요한 모든 종속성이 설치됩니다.

3단계: 환경 변수 구성

예제 구성 파일을 복사하여 환경을 설정합니다.

cp .env.example .env

즐겨 사용하는 텍스트 편집기에서 .env 파일을 열고 다음 주요 변수를 채웁니다.

DBT_HOST: dbt Cloud 인스턴스 호스트 이름 (예: cloud.getdbt.com).
DBT_TOKEN: dbt Cloud 개인 액세스 토큰 또는 서비스 토큰.
DBT_PROD_ENV_ID: dbt Cloud 프로덕션 환경 ID.
DBT_DEV_ENV_ID: (선택 사항) dbt Cloud 개발 환경 ID.
DBT_USER_ID: (선택 사항) dbt Cloud 사용자 ID.
DBT_PROJECT_DIR: 로컬 dbt 프로젝트 경로 (dbt CLI 사용 시).
DBT_PATH: dbt CLI 실행 파일 경로 (which dbt로 찾을 수 있습니다).

이 변수를 통해 특정 도구 그룹(예: 시맨틱 레이어, 디스커버리)을 활성화 또는 비활성화할 수도 있습니다. 필요에 따라 조정하세요.

4단계: dbt MCP 서버 시작

이제 시작해 봅시다! dbt-mcp 디렉토리에서 다음을 실행합니다.

task start

이렇게 하면 dbt MCP 서버가 시작되어 Claude Desktop 또는 Cursor와 같은 MCP 호환 클라이언트의 연결을 사용할 수 있게 됩니다.

5단계: MCP 지원 클라이언트 연결

MCP 클라이언트를 연결하려면 클라이언트의 구성 파일에 이 구성을 추가합니다 (<path-to-.env-file>을 `.env` 파일 경로로 대체하세요).

{
  "mcpServers": {
    "dbt-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--env-file", "<path-to-.env-file>", "dbt-mcp"]
    }
  }
}

Claude Desktop: 위 구성으로 claude_desktop_config.json 파일을 생성합니다. 디버깅을 위해 ~/Library/Logs/Claude (Mac) 또는 %APPDATA%\Claude\logs (Windows)에서 로그를 확인하세요.

Cursor: Cursor의 MCP 문서를 따라 구성을 입력합니다.
VS Code:

설정(Command + ,)을 열고 적절한 탭(작업 영역 또는 사용자)을 선택합니다.
WSL 사용자의 경우, 명령 팔레트(F1) 또는 설정 편집기를 통해 원격 탭을 사용합니다.
기능 → 채팅에서 "Mcp"를 활성화합니다.

4. "Mcp > Discovery" 아래의 "settings.json에서 편집"을 클릭하고 다음을 추가합니다.

{
  "mcp": {
    "inputs": [],
    "servers": {
      "dbt": {
        "command": "uvx",
        "args": ["--env-file", "<path-to-.env-file>", "dbt-mcp"]
      }
    }
  }
}

명령 팔레트(Control + Command + P)에서 "MCP: List Servers" 명령을 사용하여 서버를 관리할 수 있습니다.

문제 해결 팁

uvx를 찾을 수 없나요? 클라이언트가 uvx를 찾을 수 없는 경우, JSON 구성에서 전체 경로(Unix 시스템에서 which uvx로 찾을 수 있음)를 사용하세요.
연결 문제? .env 변수, 특히 DBT_HOST와 DBT_TOKEN을 확인하세요.
WSL 사용자: 로컬 사용자 설정이 작동하지 않을 수 있으므로 VS Code의 원격 탭에서 WSL 관련 설정을 구성하세요.

사용 가능한 도구

dbt MCP 서버는 다음을 포함한 강력한 도구를 지원합니다.

dbt CLI: dbt 프로젝트 관리를 위한 build, compile, docs, run, test, show와 같은 명령.
시맨틱 레이어: 관리되는 메트릭 작업을 위한 list_metrics, get_dimensions, query_metrics와 같은 명령.
디스커버리: dbt 프로젝트 탐색을 위한 get_all_models, get_model_details와 같은 명령.
원격: SQL 쿼리 생성 및 실행을 위한 text_to_sql, execute_sql과 같은 명령 (DBT_TOKEN에 개인 액세스 토큰 필요).

참고: 일부 명령(예: run, build)은 데이터 모델 또는 웨어하우스 객체를 수정할 수 있으므로 매우 주의해야 합니다. 따라서 주의해서 진행하세요!

마무리

자, 이제 아셨죠! dbt MCP 서버는 구조화되고 관리되는 데이터를 AI 워크플로우로 가져오는 티켓입니다. dbt 프로젝트를 AI 에이전트에 연결함으로써 데이터 탐색, 쿼리 및 자동화의 세계를 열 수 있으며, 이 모든 것이 안전하고 확장 가능하게 유지됩니다. 데이터 엔지니어든 AI 애호가든, 이 서버는 데이터를 빛나게 할 강력한 도구입니다.

💡

버튼