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Dbt

作者：us-allバージョン 1.0.7i★ 0iパソコンで動く
レジストリ名io.github.us-all/dbt

インストール方法

What it does

dbt MCP — manifest/run_results/sources/catalog parsing + DQ result tables (BigQuery/Postgres)

  • Connects パソコンで動く
  • Account or key Needs GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, PG_CONNECTION_STRING · 1 setting to fill in (DBT_PROJECT_DIR)
  • Category データベース・データセット

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月14日

まず：どの AI を使っていますか？

使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。

Claude につなげますが、先に準備が必要です

Dbt のキーが必要です（提供元のサイトで作成） · 設定を 1 項目入力 (DBT_PROJECT_DIR) · 先にパソコンへ Node.js を入れてください（1 回だけ） · パソコン版 Claude アプリ（Windows または Mac）のみ。Web やスマホでは使えません

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Claude のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Claude に MCP server Dbt を入れてください。順番に：1) node -v で Node.js があるか確認。なければ https://nodejs.org/en/download から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う（PopNx MCP の確認済み）：{ "mcpServers": { "dbt": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@us-all/dbt-mcp" ], "env": { "DBT_PROJECT_DIR": "your-value", "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "your-value", "PG_CONNECTION_STRING": "your-value" } } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, PG_CONNECTION_STRING, DBT_PROJECT_DIR は "your-value" のままにして、本当の値は私がファイルかアプリの入力欄に自分で貼るよう伝える。チャットにキーを書かせない。5) 了承した内容を実行し、Dbt のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. Node.js を入れる（まだなければ）

    もう入っていますか？先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    node -v
    • バージョン番号（例 v26.13.1）が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"（Windows では "is not recognized"）が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac：⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows：スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: 公式ダウンロードページで LTS 版と、クリックで進むインストーラーを選びます：Mac は .pkg、Windows は .msi。ダブルクリックして最後まで進めるだけで、curl コマンドは不要です

    Node.js のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: node -v

    一度入れれば、Node.js を使うすべてのツールで使えます

  2. Dbt に登録してキーを作る

    提供元のサイトで登録し、次の手順で使う API キーを作ります。料金や無料プランは提供元のサイトで確認してください。

    キーの取り方は下の提供元 README にあります

  3. 設定を 1 項目入力

    これはプログラムの設定でキーではありません。登録は不要で、作者の説明どおりに入力します。

    • DBT_PROJECT_DIR Path to dbt project root (where dbt_project.yml lives).

    説明は英語の原文のままです。

  4. パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く

    SettingsDeveloperEdit Config

  5. この設定を貼り付けて保存

    {
  "mcpServers": {
    "dbt": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@us-all/dbt-mcp"
      ],
      "env": {
        "DBT_PROJECT_DIR": "your-value",
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "your-value",
        "PG_CONNECTION_STRING": "your-value"
      }
    }
  }
}

    キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください

  6. Claude を終了してもう一度開く

  7. 試してみる

    Dbt を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude が Dbt を使っていると言うか、回答に Dbt のツール名が出れば接続成功です

追加の設定 24 項目（入力しなくても使えます）

上のコマンドはこれらがなくても動きます。変えたいときだけ作者の説明に沿って追加してください。

  • DBT_TARGET_DIR dbt target dir for manifest.json/run_results.json (default: $DBT_PROJECT_DIR/target).
  • DBT_RUN_HISTORY_DIR Optional dir for archived run_results.json history (glob-scanned).
  • DQ_BACKEND DQ result table backend: 'bigquery' (default) or 'postgres'.
  • DQ_RESULTS_TABLE Fully qualified DQ checks table, e.g. 'project.data_ops.quality_checks'.
  • DQ_SCORE_TABLE Fully qualified DQ score-daily table, e.g. 'project.data_ops.quality_score_daily'.
  • BQ_PROJECT_ID Explicit BigQuery project ID for DQ queries.
  • DBT_ALLOW_WRITE Reserved for future write tools. Default read-only. · 初期値 false
  • DQ_SCHEMA DQ result-table schema preset: 'generic' (default) or 'us-all'. Use DQ_COL_* env vars to override individual columns on top of the preset. · 初期値 generic
  • DQ_COL_RUN_AT Override for the timestamp/date column on the DQ checks table. Default depends on DQ_SCHEMA preset.
  • DQ_COL_CHECK_TYPE Override for the check-type column on the DQ checks table. Default 'check_type'.
  • DQ_COL_STATUS Override for the status column on the DQ checks table. Default 'status'.
  • DQ_COL_DATASET Override for the dataset/source column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_TABLE_NAME Override for the table/target-name column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_SEVERITY Override for the severity/dimension column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_FAILURE_COUNT Override for the numeric failure-count column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_MESSAGE Override for the message column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_CHECK_NAME Override for the check_name column on the DQ checks table. Set to 'none'/'null'/'-' to synthesize check_name from check_type and table_name.
  • DQ_COL_SCORE_DATE Override for the date column on the DQ score-daily table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_SCOPE Override for the scope column on the DQ score-daily table. Set to 'none'/'null'/'-' if the table has no per-scope rollup.
  • DQ_COL_TIER Override for the tier column on the DQ score-daily table. Set to 'none'/'null'/'-' if the table has no tier dimension.
  • DQ_TIER1_TARGET_PCT When no tier column is configured (us-all preset or DQ_COL_TIER=none), the overall_score threshold dq-tier-status compares against (default 99.5). Superseded by DBT_SLA_CONFIG_PATH tier_sla.1 if both…
  • DBT_SLA_CONFIG_PATH Optional path to a YAML file that defines tier_sla (per-tier overall_score targets) and dbt_sla (test/freshness pass rates). When set, dq-tier-status and dq-tier-by-source read tier targets from this…
  • DBT_TOOLS Comma-separated category allowlist (dbt,quality,meta).
  • DBT_DISABLE カンマ区切りのカテゴリ無効化リスト。
    英語の原文を見るComma-separated category disablelist.

説明は自動翻訳です。変数名は原文のままです。迷ったら原文を確認してください。

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

ChatGPT はまだ Dbt につなげません

Dbt はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません

代わりにできること

A · Dbt につなげるアプリを使う

  • Dbt のキーが必要です（提供元のサイトで作成） · 設定を 1 項目入力 (DBT_PROJECT_DIR) · 先にパソコンへ Node.js を入れてください（1 回だけ） · パソコン版 Claude アプリ（Windows または Mac）のみ。Web やスマホでは使えません
  • Dbt のキーが必要です（提供元のサイトで作成） · 設定を 1 項目入力 (DBT_PROJECT_DIR) · 先にパソコンへ Node.js を入れてください（1 回だけ）
  • Dbt のキーが必要です（提供元のサイトで作成） · 設定を 1 項目入力 (DBT_PROJECT_DIR) · 先にパソコンへ Node.js を入れてください（1 回だけ）
  • Dbt のキーが必要です（提供元のサイトで作成） · 設定を 1 項目入力 (DBT_PROJECT_DIR) · 先にパソコンへ Node.js を入れてください（1 回だけ）

B · データベース・データセット の中で ChatGPT につなげる別のサーバー

同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました

Claude Code につなげますが、先に準備が必要です

Dbt のキーが必要です（提供元のサイトで作成） · 設定を 1 項目入力 (DBT_PROJECT_DIR) · 先にパソコンへ Node.js を入れてください（1 回だけ）

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Claude Code のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Claude Code に MCP server Dbt を入れてください。順番に：1) node -v で Node.js があるか確認。なければ https://nodejs.org/en/download から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う（PopNx MCP の確認済み）：claude mcp add --scope user dbt --env DBT_PROJECT_DIR=your-value --env GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=your-value --env PG_CONNECTION_STRING=your-value -- npx -y @us-all/dbt-mcp 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, PG_CONNECTION_STRING, DBT_PROJECT_DIR は "your-value" のままにして、本当の値は私がファイルかアプリの入力欄に自分で貼るよう伝える。チャットにキーを書かせない。5) 了承した内容を実行し、Dbt のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. Node.js を入れる（まだなければ）

    もう入っていますか？先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    node -v
    • バージョン番号（例 v26.13.1）が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"（Windows では "is not recognized"）が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac：⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows：スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: 公式ダウンロードページで LTS 版と、クリックで進むインストーラーを選びます：Mac は .pkg、Windows は .msi。ダブルクリックして最後まで進めるだけで、curl コマンドは不要です

    Node.js のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: node -v

    一度入れれば、Node.js を使うすべてのツールで使えます

  2. Dbt に登録してキーを作る

    提供元のサイトで登録し、次の手順で使う API キーを作ります。料金や無料プランは提供元のサイトで確認してください。

    キーの取り方は下の提供元 README にあります

  3. 設定を 1 項目入力

    これはプログラムの設定でキーではありません。登録は不要で、作者の説明どおりに入力します。

    • DBT_PROJECT_DIR Path to dbt project root (where dbt_project.yml lives).

    説明は英語の原文のままです。

  4. ターミナルを開く

    Mac：Command+スペースで Terminal と入力 · Windows：PowerShell を開く

  5. このコマンドを貼り付けて Enter

    claude mcp add --scope user dbt --env DBT_PROJECT_DIR=your-value --env GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=your-value --env PG_CONNECTION_STRING=your-value -- npx -y @us-all/dbt-mcp

    Enter の前に「your-value」を自分のキーに書き換えてください

    キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください

  6. Claude Code で /mcp と入力

    Dbt が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です

  7. 試してみる

    Dbt を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude Code が Dbt を使っていると言うか、回答に Dbt のツール名が出れば接続成功です

追加の設定 24 項目（入力しなくても使えます）

上のコマンドはこれらがなくても動きます。変えたいときだけ作者の説明に沿って追加してください。

  • DBT_TARGET_DIR dbt target dir for manifest.json/run_results.json (default: $DBT_PROJECT_DIR/target).
  • DBT_RUN_HISTORY_DIR Optional dir for archived run_results.json history (glob-scanned).
  • DQ_BACKEND DQ result table backend: 'bigquery' (default) or 'postgres'.
  • DQ_RESULTS_TABLE Fully qualified DQ checks table, e.g. 'project.data_ops.quality_checks'.
  • DQ_SCORE_TABLE Fully qualified DQ score-daily table, e.g. 'project.data_ops.quality_score_daily'.
  • BQ_PROJECT_ID Explicit BigQuery project ID for DQ queries.
  • DBT_ALLOW_WRITE Reserved for future write tools. Default read-only. · 初期値 false
  • DQ_SCHEMA DQ result-table schema preset: 'generic' (default) or 'us-all'. Use DQ_COL_* env vars to override individual columns on top of the preset. · 初期値 generic
  • DQ_COL_RUN_AT Override for the timestamp/date column on the DQ checks table. Default depends on DQ_SCHEMA preset.
  • DQ_COL_CHECK_TYPE Override for the check-type column on the DQ checks table. Default 'check_type'.
  • DQ_COL_STATUS Override for the status column on the DQ checks table. Default 'status'.
  • DQ_COL_DATASET Override for the dataset/source column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_TABLE_NAME Override for the table/target-name column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_SEVERITY Override for the severity/dimension column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_FAILURE_COUNT Override for the numeric failure-count column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_MESSAGE Override for the message column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_CHECK_NAME Override for the check_name column on the DQ checks table. Set to 'none'/'null'/'-' to synthesize check_name from check_type and table_name.
  • DQ_COL_SCORE_DATE Override for the date column on the DQ score-daily table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_SCOPE Override for the scope column on the DQ score-daily table. Set to 'none'/'null'/'-' if the table has no per-scope rollup.
  • DQ_COL_TIER Override for the tier column on the DQ score-daily table. Set to 'none'/'null'/'-' if the table has no tier dimension.
  • DQ_TIER1_TARGET_PCT When no tier column is configured (us-all preset or DQ_COL_TIER=none), the overall_score threshold dq-tier-status compares against (default 99.5). Superseded by DBT_SLA_CONFIG_PATH tier_sla.1 if both…
  • DBT_SLA_CONFIG_PATH Optional path to a YAML file that defines tier_sla (per-tier overall_score targets) and dbt_sla (test/freshness pass rates). When set, dq-tier-status and dq-tier-by-source read tier targets from this…
  • DBT_TOOLS Comma-separated category allowlist (dbt,quality,meta).
  • DBT_DISABLE カンマ区切りのカテゴリ無効化リスト。
    英語の原文を見るComma-separated category disablelist.

説明は自動翻訳です。変数名は原文のままです。迷ったら原文を確認してください。

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Cursor につなげますが、先に準備が必要です

Dbt のキーが必要です（提供元のサイトで作成） · 設定を 1 項目入力 (DBT_PROJECT_DIR) · 先にパソコンへ Node.js を入れてください（1 回だけ）

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Cursor のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Cursor に MCP server Dbt を入れてください。順番に：1) node -v で Node.js があるか確認。なければ https://nodejs.org/en/download から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う（PopNx MCP の確認済み）：{ "mcpServers": { "dbt": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@us-all/dbt-mcp" ], "env": { "DBT_PROJECT_DIR": "your-value", "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "your-value", "PG_CONNECTION_STRING": "your-value" } } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, PG_CONNECTION_STRING, DBT_PROJECT_DIR は "your-value" のままにして、本当の値は私がファイルかアプリの入力欄に自分で貼るよう伝える。チャットにキーを書かせない。5) 了承した内容を実行し、Dbt のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. Node.js を入れる（まだなければ）

    もう入っていますか？先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    node -v
    • バージョン番号（例 v26.13.1）が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"（Windows では "is not recognized"）が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac：⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows：スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: 公式ダウンロードページで LTS 版と、クリックで進むインストーラーを選びます：Mac は .pkg、Windows は .msi。ダブルクリックして最後まで進めるだけで、curl コマンドは不要です

    Node.js のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: node -v

    一度入れれば、Node.js を使うすべてのツールで使えます

  2. Dbt に登録してキーを作る

    提供元のサイトで登録し、次の手順で使う API キーを作ります。料金や無料プランは提供元のサイトで確認してください。

    キーの取り方は下の提供元 README にあります

  3. 設定を 1 項目入力

    これはプログラムの設定でキーではありません。登録は不要で、作者の説明どおりに入力します。

    • DBT_PROJECT_DIR Path to dbt project root (where dbt_project.yml lives).

    説明は英語の原文のままです。

  4. このボタンで Cursor を開く

    Cursor で開く

    Cursor がインストールの確認をするので Install を押します

  5. キーを入力

    Dbt の設定で GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, PG_CONNECTION_STRING, DBT_PROJECT_DIR が空です。自分のキーを入れて保存します

    キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください

  6. Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

  7. 試してみる

    Dbt を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Cursor が Dbt を使っていると言うか、回答に Dbt のツール名が出れば接続成功です

追加の設定 24 項目（入力しなくても使えます）

上のコマンドはこれらがなくても動きます。変えたいときだけ作者の説明に沿って追加してください。

  • DBT_TARGET_DIR dbt target dir for manifest.json/run_results.json (default: $DBT_PROJECT_DIR/target).
  • DBT_RUN_HISTORY_DIR Optional dir for archived run_results.json history (glob-scanned).
  • DQ_BACKEND DQ result table backend: 'bigquery' (default) or 'postgres'.
  • DQ_RESULTS_TABLE Fully qualified DQ checks table, e.g. 'project.data_ops.quality_checks'.
  • DQ_SCORE_TABLE Fully qualified DQ score-daily table, e.g. 'project.data_ops.quality_score_daily'.
  • BQ_PROJECT_ID Explicit BigQuery project ID for DQ queries.
  • DBT_ALLOW_WRITE Reserved for future write tools. Default read-only. · 初期値 false
  • DQ_SCHEMA DQ result-table schema preset: 'generic' (default) or 'us-all'. Use DQ_COL_* env vars to override individual columns on top of the preset. · 初期値 generic
  • DQ_COL_RUN_AT Override for the timestamp/date column on the DQ checks table. Default depends on DQ_SCHEMA preset.
  • DQ_COL_CHECK_TYPE Override for the check-type column on the DQ checks table. Default 'check_type'.
  • DQ_COL_STATUS Override for the status column on the DQ checks table. Default 'status'.
  • DQ_COL_DATASET Override for the dataset/source column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_TABLE_NAME Override for the table/target-name column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_SEVERITY Override for the severity/dimension column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_FAILURE_COUNT Override for the numeric failure-count column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_MESSAGE Override for the message column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_CHECK_NAME Override for the check_name column on the DQ checks table. Set to 'none'/'null'/'-' to synthesize check_name from check_type and table_name.
  • DQ_COL_SCORE_DATE Override for the date column on the DQ score-daily table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_SCOPE Override for the scope column on the DQ score-daily table. Set to 'none'/'null'/'-' if the table has no per-scope rollup.
  • DQ_COL_TIER Override for the tier column on the DQ score-daily table. Set to 'none'/'null'/'-' if the table has no tier dimension.
  • DQ_TIER1_TARGET_PCT When no tier column is configured (us-all preset or DQ_COL_TIER=none), the overall_score threshold dq-tier-status compares against (default 99.5). Superseded by DBT_SLA_CONFIG_PATH tier_sla.1 if both…
  • DBT_SLA_CONFIG_PATH Optional path to a YAML file that defines tier_sla (per-tier overall_score targets) and dbt_sla (test/freshness pass rates). When set, dq-tier-status and dq-tier-by-source read tier targets from this…
  • DBT_TOOLS Comma-separated category allowlist (dbt,quality,meta).
  • DBT_DISABLE カンマ区切りのカテゴリ無効化リスト。
    英語の原文を見るComma-separated category disablelist.

説明は自動翻訳です。変数名は原文のままです。迷ったら原文を確認してください。

メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

VS Code につなげますが、先に準備が必要です

Dbt のキーが必要です（提供元のサイトで作成） · 設定を 1 項目入力 (DBT_PROJECT_DIR) · 先にパソコンへ Node.js を入れてください（1 回だけ）

AI にインストールしてもらう

このメッセージを VS Code のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの VS Code に MCP server Dbt を入れてください。順番に：1) node -v で Node.js があるか確認。なければ https://nodejs.org/en/download から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う（PopNx MCP の確認済み）：{ "servers": { "dbt": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": [ "-y", "@us-all/dbt-mcp" ], "env": { "DBT_PROJECT_DIR": "your-value", "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "your-value", "PG_CONNECTION_STRING": "your-value" } } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, PG_CONNECTION_STRING, DBT_PROJECT_DIR は "your-value" のままにして、本当の値は私がファイルかアプリの入力欄に自分で貼るよう伝える。チャットにキーを書かせない。5) 了承した内容を実行し、Dbt のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. Node.js を入れる（まだなければ）

    もう入っていますか？先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    node -v
    • バージョン番号（例 v26.13.1）が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"（Windows では "is not recognized"）が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac：⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows：スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: 公式ダウンロードページで LTS 版と、クリックで進むインストーラーを選びます：Mac は .pkg、Windows は .msi。ダブルクリックして最後まで進めるだけで、curl コマンドは不要です

    Node.js のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: node -v

    一度入れれば、Node.js を使うすべてのツールで使えます

  2. Dbt に登録してキーを作る

    提供元のサイトで登録し、次の手順で使う API キーを作ります。料金や無料プランは提供元のサイトで確認してください。

    キーの取り方は下の提供元 README にあります

  3. 設定を 1 項目入力

    これはプログラムの設定でキーではありません。登録は不要で、作者の説明どおりに入力します。

    • DBT_PROJECT_DIR Path to dbt project root (where dbt_project.yml lives).

    説明は英語の原文のままです。

  4. このボタンで VS Code を開く

    VS Code で開く

    VS Code がインストールの確認をするので Install を押します

  5. キーを入力

    Dbt の設定で GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, PG_CONNECTION_STRING, DBT_PROJECT_DIR が空です。自分のキーを入れて保存します

    キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください

  6. VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

  7. 試してみる

    Dbt を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ VS Code が Dbt を使っていると言うか、回答に Dbt のツール名が出れば接続成功です

追加の設定 24 項目（入力しなくても使えます）

上のコマンドはこれらがなくても動きます。変えたいときだけ作者の説明に沿って追加してください。

  • DBT_TARGET_DIR dbt target dir for manifest.json/run_results.json (default: $DBT_PROJECT_DIR/target).
  • DBT_RUN_HISTORY_DIR Optional dir for archived run_results.json history (glob-scanned).
  • DQ_BACKEND DQ result table backend: 'bigquery' (default) or 'postgres'.
  • DQ_RESULTS_TABLE Fully qualified DQ checks table, e.g. 'project.data_ops.quality_checks'.
  • DQ_SCORE_TABLE Fully qualified DQ score-daily table, e.g. 'project.data_ops.quality_score_daily'.
  • BQ_PROJECT_ID Explicit BigQuery project ID for DQ queries.
  • DBT_ALLOW_WRITE Reserved for future write tools. Default read-only. · 初期値 false
  • DQ_SCHEMA DQ result-table schema preset: 'generic' (default) or 'us-all'. Use DQ_COL_* env vars to override individual columns on top of the preset. · 初期値 generic
  • DQ_COL_RUN_AT Override for the timestamp/date column on the DQ checks table. Default depends on DQ_SCHEMA preset.
  • DQ_COL_CHECK_TYPE Override for the check-type column on the DQ checks table. Default 'check_type'.
  • DQ_COL_STATUS Override for the status column on the DQ checks table. Default 'status'.
  • DQ_COL_DATASET Override for the dataset/source column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_TABLE_NAME Override for the table/target-name column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_SEVERITY Override for the severity/dimension column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_FAILURE_COUNT Override for the numeric failure-count column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_MESSAGE Override for the message column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_CHECK_NAME Override for the check_name column on the DQ checks table. Set to 'none'/'null'/'-' to synthesize check_name from check_type and table_name.
  • DQ_COL_SCORE_DATE Override for the date column on the DQ score-daily table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_SCOPE Override for the scope column on the DQ score-daily table. Set to 'none'/'null'/'-' if the table has no per-scope rollup.
  • DQ_COL_TIER Override for the tier column on the DQ score-daily table. Set to 'none'/'null'/'-' if the table has no tier dimension.
  • DQ_TIER1_TARGET_PCT When no tier column is configured (us-all preset or DQ_COL_TIER=none), the overall_score threshold dq-tier-status compares against (default 99.5). Superseded by DBT_SLA_CONFIG_PATH tier_sla.1 if both…
  • DBT_SLA_CONFIG_PATH Optional path to a YAML file that defines tier_sla (per-tier overall_score targets) and dbt_sla (test/freshness pass rates). When set, dq-tier-status and dq-tier-by-source read tier targets from this…
  • DBT_TOOLS Comma-separated category allowlist (dbt,quality,meta).
  • DBT_DISABLE カンマ区切りのカテゴリ無効化リスト。
    英語の原文を見るComma-separated category disablelist.

説明は自動翻訳です。変数名は原文のままです。迷ったら原文を確認してください。

メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら？Dbt を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →
開発者向け：ターミナルのコマンドと JSON 設定

パソコンにインストール

Claude Code

claude mcp add --scope user dbt --env DBT_PROJECT_DIR=your-value --env GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=your-value --env PG_CONNECTION_STRING=your-value -- npx -y @us-all/dbt-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "dbt": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@us-all/dbt-mcp"
      ],
      "env": {
        "DBT_PROJECT_DIR": "your-value",
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "your-value",
        "PG_CONNECTION_STRING": "your-value"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "dbt": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@us-all/dbt-mcp"
      ],
      "env": {
        "DBT_PROJECT_DIR": "your-value",
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "your-value",
        "PG_CONNECTION_STRING": "your-value"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "dbt": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@us-all/dbt-mcp"
      ],
      "env": {
        "DBT_PROJECT_DIR": "your-value",
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "your-value",
        "PG_CONNECTION_STRING": "your-value"
      }
    }
  }
}

自分で入力する値

  • DBT_PROJECT_DIR 必須 env
    Path to dbt project root (where dbt_project.yml lives).
  • DBT_TARGET_DIR env
    dbt target dir for manifest.json/run_results.json (default: $DBT_PROJECT_DIR/target).
  • DBT_RUN_HISTORY_DIR env
    Optional dir for archived run_results.json history (glob-scanned).
  • DQ_BACKEND env
    DQ result table backend: 'bigquery' (default) or 'postgres'.
  • DQ_RESULTS_TABLE env
    Fully qualified DQ checks table, e.g. 'project.data_ops.quality_checks'.
  • DQ_SCORE_TABLE env
    Fully qualified DQ score-daily table, e.g. 'project.data_ops.quality_score_daily'.
  • GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 秘密 必須 env
    Service account key path for BigQuery (ADC fallback supported).
  • BQ_PROJECT_ID env
    Explicit BigQuery project ID for DQ queries.
  • PG_CONNECTION_STRING 秘密 必須 env
    Postgres connection string when DQ_BACKEND=postgres.
  • DBT_ALLOW_WRITE env
    Reserved for future write tools. Default read-only.
  • DQ_SCHEMA env
    DQ result-table schema preset: 'generic' (default) or 'us-all'. Use DQ_COL_* env vars to override individual columns on top of the preset.
  • DQ_COL_RUN_AT env
    Override for the timestamp/date column on the DQ checks table. Default depends on DQ_SCHEMA preset.
  • DQ_COL_CHECK_TYPE env
    Override for the check-type column on the DQ checks table. Default 'check_type'.
  • DQ_COL_STATUS env
    Override for the status column on the DQ checks table. Default 'status'.
  • DQ_COL_DATASET env
    Override for the dataset/source column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_TABLE_NAME env
    Override for the table/target-name column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_SEVERITY env
    Override for the severity/dimension column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_FAILURE_COUNT env
    Override for the numeric failure-count column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_MESSAGE env
    Override for the message column on the DQ checks table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_CHECK_NAME env
    Override for the check_name column on the DQ checks table. Set to 'none'/'null'/'-' to synthesize check_name from check_type and table_name.
  • DQ_COL_SCORE_DATE env
    Override for the date column on the DQ score-daily table. Default depends on preset.
  • DQ_COL_SCOPE env
    Override for the scope column on the DQ score-daily table. Set to 'none'/'null'/'-' if the table has no per-scope rollup.
  • DQ_COL_TIER env
    Override for the tier column on the DQ score-daily table. Set to 'none'/'null'/'-' if the table has no tier dimension.
  • DQ_TIER1_TARGET_PCT env
    When no tier column is configured (us-all preset or DQ_COL_TIER=none), the overall_score threshold dq-tier-status compares against (default 99.5). Superseded by DBT_SLA_CONFIG_PATH tier_sla.1 if both…
  • DBT_SLA_CONFIG_PATH env
    Optional path to a YAML file that defines tier_sla (per-tier overall_score targets) and dbt_sla (test/freshness pass rates). When set, dq-tier-status and dq-tier-by-source read tier targets from this…
  • DBT_TOOLS env
    Comma-separated category allowlist (dbt,quality,meta).
  • DBT_DISABLE env
    カンマ区切りのカテゴリ無効化リスト。
    英語の原文を見るComma-separated category disablelist.

説明は自動翻訳です。変数名は原文のままです。迷ったら原文を確認してください。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

ひと目でわかる

週あたりのダウンロードi
71/週
接続方法
パソコンで動く
最新バージョンi
1.0.7
レジストリ公開日i
2026年6月19日
コードの最終更新i
2026年7月10日
作者
us-all
パッケージ
npm: @us-all/dbt-mcp
レジストリでの状態
有効

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

パソコン上で動かせるアプリ

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

すべてのアプリと長所・短所 →

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月15日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント us-all で確認済みです

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新：4 か月前

  • ✓ 合格

    ライセンスがある

    MITを使用

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

公開済みの脆弱性（OSV.dev）

まだ確認していません

確認していること → · JSON

作者の方へ：再確認の依頼・情報の誤りの報告

ログイン

話し合い

質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。

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ここの投稿は利用者によるもので、PopNx チームのものではありません。

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データベース・データセットのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの1200件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの1200件のうち14%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの1200件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Dbtは安全ですか？

当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

入力が必要なもの：GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, PG_CONNECTION_STRING

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は4 か月前、最新バージョン（1.0.7）がレジストリに届いたのは5 か月前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：QueryWeaver, Supabase, Neon, DBCode, Keboola MCP

似た働きのほかの候補

同じカテゴリでほかの作者のもの。コマンドは確認済み。公式を先に、次にスター順。

カードの見方：↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

QueryWeaver

An MCP server for Text2SQL: transforms natural language into SQL using graph schema understanding.

作者：FalkorDB成長中★ 109614 か月前更新

パソコンで動く✓ falkordb.com
インストール

Supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

作者：supabase広く使われている↓ 24.6万/週★ 3012 リポジトリ全体のスター一昨日更新

パソコンでもクラウドでも✓ 提供元 · supabase.com
インストール

Neon

Official Neon MCP server for managing Neon projects and Lakebase Postgres databases.

作者：neondatabase成長中★ 6639 日前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · neon.com
接続方法

DBCode

Query and explore 100+ databases through your DBCode connections.

作者：dbcodeio初期↓ 80/週★ 366 リポジトリ全体のスター43 日前更新

パソコンで動く✓ 提供元 · dbcode.io
インストール

Keboola MCP

Connect your AI assistants to Keboola and expose your data, transformations, SQL queries, ...

作者：keboola成長中↓ 1421/週★ 854 日前更新

パソコンでもクラウドでも✓ 提供元 · keboola.com
インストール
  • QueryWeaver — パソコンにインストールが必要 · キー不要
  • Supabase — クラウドでもパソコンにインストールでも使える · キーが必要 · Claude のディレクトリに掲載
  • Neon — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要
  • DBCode — パソコンにインストールが必要 · キー不要
  • Keboola MCP — クラウドでもパソコンにインストールでも使える · キー不要

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

@us-all/dbt-mcp

dbt MCP server — manifest.json, run_results.json, sources.json, catalog.json, plus DQ result tables (BigQuery / Postgres) behind one stdio MCP. Built on @us-all/mcp-toolkit.

A read-only window into your dbt project for LLM clients. No dbt run triggering — just deep introspection, run-history analysis, source freshness, per-column test coverage, lineage walks, and (if you have a custom DQ result table) historical check trends and Tier SLA status.

For DAG triggering / run history / log tails, install the companion [@us-all/airflow-mcp](https://www.npmjs.com/package/@us-all/airflow-mcp) alongside.

  • 27 tools across 3 categories (dbt, quality, meta) — 21 primitive tools + 5 aggregations + 1 meta
  • 4 MCP Prompts for triage workflows
  • 5 aggregation tools that replace 3-5 round-trips of "list / get / list"
  • extractFields response projection on high-volume reads
  • Read-only by default
  • Hybrid backend: BigQuery (default) or Postgres for DQ result tables — both peer-imported lazily

Install

# 1. add the MCP server

pnpm add -D @us-all/dbt-mcp

2. add the DQ backend you actually use (only if you query custom DQ tables):

pnpm add -D @google-cloud/bigquery # OR pnpm add -D pg

Run

DBT_PROJECT_DIR=/path/to/dbt-project \

DQ_RESULTS_TABLE=my-project.data_ops.quality_checks \ npx @us-all/dbt-mcp

The server speaks MCP stdio; wire it into Claude Desktop / Cursor / any MCP client. Set MCP_TRANSPORT=http to opt in to Streamable HTTP transport (Bearer auth, /health endpoint).

Categories

CategoryToolsPurpose
dbt15 + 3 aggregationsParse manifest.json / run_results.json / sources.json / catalog.json
quality6 + 2 aggregationsQuery quality_checks and quality_score_daily (BQ or PG); per-tier rollup via dq-tier-by-source
meta1 (always on)search-tools for natural-language tool discovery

Toggle with DBT_TOOLS=dbt (allowlist) or DBT_DISABLE=quality (denylist).

Tools at a glance

dbt (15 + 3)

dbt-list-models, dbt-get-model, dbt-list-tests, dbt-get-test, dbt-list-sources, dbt-get-source, dbt-list-exposures, dbt-list-macros, dbt-get-macro, dbt-list-runs, dbt-get-run-results, dbt-failed-tests, dbt-slow-models, dbt-coverage, dbt-graph, freshness-status, incident-context, dbt-sla-status

quality (6 + 2)

dq-list-checks, dq-get-check-history, dq-failed-checks-by-dataset, dq-score-trend, dq-tier-status, dq-tier-by-source, failed-tests-summary, dq-score-snapshot

Prompts
PromptUse when
investigate-failed-tests"What's broken in the last 24h?"
freshness-degradation-triage"Are any sources stale?" (Tier 1 focus optional)
dq-trend-report"Give me a stakeholder-friendly DQ trend report"
incident-triage"Triage " — bundles all signals

Environment variables

EnvRequiredNotes
DBT_PROJECT_DIRyesdbt project root (where dbt_project.yml lives)
DBT_TARGET_DIRnoDefaults to $DBT_PROJECT_DIR/target
DBT_RUN_HISTORY_DIRnoOptional dir for archived run_results.json history
DQ_BACKENDnobigquery (default) or postgres
DQ_RESULTS_TABLEnoFQN of the checks table; required only for checks-based quality tools
DQ_SCORE_TABLEnoFQN of the score-daily table; required for score-only tools
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALSnoFor BigQuery backend (ADC fallback supported)
BQ_PROJECT_IDnoExplicit BQ project (otherwise inferred from ADC)
PG_CONNECTION_STRINGnoWhen DQ_BACKEND=postgres (secret)
DQ_SCHEMAnogeneric (default) or us-all — base schema preset for the quality category
DQ_COL_*noPer-column overrides on top of DQ_SCHEMA (see below). Overrides must be simple SQL identifiers.
DQ_TIER1_TARGET_PCTnoTier 1 SLA threshold for dq-tier-status when no tier column is configured (default 99.5). Superseded by DBT_SLA_CONFIG_PATH tier_sla.1 if both are set.
DBT_SLA_CONFIG_PATHnoOptional YAML path with tier_sla and dbt_sla blocks. Drives dq-tier-status thresholds and dq-tier-by-source per-tier targets. Mtime cached.
DBT_ALLOW_WRITEnoReserved for future write tools (none currently)
DBT_TOOLS / DBT_DISABLEnoCategory toggles

DQ result-table schema flavors

The quality category supports two schema presets via DQ_SCHEMA:

DQ_SCHEMA=generic (default)

Columns assumed on DQ_RESULTS_TABLE: run_at, check_name, check_type, dataset, table_name, status, severity, failure_count, message.

Columns assumed on DQ_SCORE_TABLE: score_date, scope, tier, completeness_pct, freshness_pct, validity_pct, anomaly_free_pct, overall_score.

dq-tier-status rolls up by Tier 1/2/3 against the per-scope rows.

DQ_SCHEMA=us-all

Real schema used at us-all (Postgres data_ops database):

quality_checks: run_date, check_type, dimension, source, target_name, status, metric_value, threshold, details (JSONB).

quality_score_daily: run_date, completeness_pct, freshness_pct, validity_pct, anomaly_free_pct, overall_score, total_checks, failed_checks.

In this flavor quality_score_daily is one row per day (no per-scope rollup, no tier column). dq-tier-status falls back to comparing the day's overall_score against DQ_TIER1_TARGET_PCT (default 99.5).

dq-get-check-history requires checkName formatted as ' : ' since us-all has no native check_name column.

Per-column overrides — DQ_COL_*

If your DQ tables don't match either preset, layer per-column overrides on top of DQ_SCHEMA. Any DQ_COL_* env var, when set, replaces the preset value for that single column. Unset vars keep the preset default.

Overrides are validated as simple SQL identifiers to avoid injecting raw SQL through environment variables. Table names in DQ_RESULTS_TABLE / DQ_SCORE_TABLE are also validated and quoted for the configured backend.

Env varLogical conceptGeneric presetus-all preset
DQ_COL_RUN_ATtimestamp/date on the checks tablerun_atrun_date
DQ_COL_CHECK_TYPEcheck type / dimension familycheck_typecheck_type
DQ_COL_STATUSpass/fail/warn/errorstatusstatus
DQ_COL_DATASETdataset / source / schemadatasetsource
DQ_COL_TABLE_NAMEtable or target nametable_nametarget_name
DQ_COL_SEVERITYseverity / dimensionseveritydimension
DQ_COL_FAILURE_COUNTnumeric failure count / metricfailure_countmetric_value
DQ_COL_MESSAGEfree-text or JSON messagemessagedetails::text
DQ_COL_CHECK_NAMEnatural identifier of the checkcheck_name_(none)_
DQ_COL_SCORE_DATEdate column on the score tablescore_daterun_date
DQ_COL_SCOPEscope/tenant column on score tablescope_(none)_
DQ_COL_TIERtier column on score tabletier_(none)_

For the three nullable columns (DQ_COL_CHECK_NAME, DQ_COL_SCOPE, DQ_COL_TIER), set the value to none / null / - to declare "no native column":

  • Without check_name → the tools synthesize one from check_type || ':' || table_name. dq-get-check-history then expects checkName formatted as ' : '.
  • Without scope → dq-score-trend's scope filter is ignored (with a caveat) and dq-tier-status switches to the single-overall_score path that compares against DQ_TIER1_TARGET_PCT.
  • Without tier → same single-overall_score fallback.

Example — generic preset against a Postgres schema where columns happen to be named differently:

DQ_SCHEMA=generic

DQ_COL_RUN_AT=checked_at DQ_COL_DATASET=schema_name DQ_COL_TABLE_NAME=tbl DQ_COL_FAILURE_COUNT=fail_n DQ_COL_CHECK_NAME=none # synthesize from check_type+tbl DQ_COL_SCOPE=none # no per-team rollup DQ_COL_TIER=none # use DQ_TIER1_TARGET_PCT instead

SLA config (optional) — DBT_SLA_CONFIG_PATH

Set DBT_SLA_CONFIG_PATH to a YAML file to surface project-defined tier targets and DBT SLAs to the quality tools. Schema (extra keys ignored):

dbt_sla:

test_pass_pct: 99.0 # consumed by dbt-sla-status (test pass rate threshold) freshness_pass_pct: 99.5 # consumed by dbt-sla-status (source freshness pass rate threshold)

tier_sla: 1: 99.5 # tier-1 overall_score / per-source pass-rate target 2: 99.0 3: 95.0

When set, the tier_sla map drives:

  • dq-tier-status — per-tier rollup compares each row's overall_score against the matching target. Without this file, hardcoded {1: 99.5, 2: 99.0, 3: 95.0} is used.
  • dq-tier-by-source — per-source pass-rate is compared to the target for that source's tier (resolved from dbt sources.yml meta.tier).
  • dq-tier-status no-tier-column path (us-all preset / DQ_COL_TIER=none) — uses tier_sla.1 as the single target. DQ_TIER1_TARGET_PCT env still works as a fallback when no SLA file is set.

The dbt_sla block drives:

  • dbt-sla-status — computes test pass rate from latest run_results.json and freshness pass rate from sources.json, then compares each axis against dbt_sla.test_pass_pct / dbt_sla.freshness_pass_pct. Returns passPct, target, meeting per axis plus caveats when fields or artifacts are missing.

The file is mtime-cached; edits between tool calls are picked up automatically.

Per-tier rollup from quality_checks — dq-tier-by-source

For schemas where quality_score_daily has only one row per day (no per-scope/tier breakdown), dq-tier-by-source reconstructs a per-tier picture from the raw quality_checks rows. Two modes:

mode: "source" (default) — group by source/dataset column

Use when each row of quality_checks represents a check on a *source group* and the dataset/source column carries the dbt source-group name directly.

  1. Builds a source_name -> tier map from the dbt manifest's sources. . .meta.tier (first table's tier per source group).
  2. Groups quality_checks rows by the dataset/source column and computes pass rate per source over a date or sinceHours window.
  3. Looks up each source's tier and target (from SLA config or defaults), reports meeting / missing per tier.
mode: "table" — group by table_name column

Use when the dataset/source column is a category (bq / dbt / airflow) and the actual dbt source-table identifier lives in the table_name / target_name column as . . Common in checks tables that consolidate signals from heterogeneous backends.

  1. Builds a . -> tier map from the manifest using each source entry's source_name + name + meta.tier — picks up *table-level* tier overrides naturally.
  2. Groups quality_checks rows by the table_name column. Pre-filter via sourceFilter (e.g. sourceFilter: "bq") when only some categories produce parseable target names.
  3. Each rollup key is parsed as . ; rows without a . or whose key is not in the manifest land in caveats[].

Untiered rows (no manifest meta.tier) and unparseable rows always appear in caveats[] so you can tier them or accept the gap.

Tested-against schemas

  • dbt manifest schema v11 / v12 — the current top version. dbt 1.7 emits v11; dbt 1.8 through 1.12 all emit v12 (the schema evolves additively in-place). Newer/unknown versions still parse, but a caveats line will flag them.

Companio

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