[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-dbt-labs--dbt-mcp":3,"tool-dbt-labs--dbt-mcp":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",159636,2,"2026-04-17T23:33:34",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":78,"owner_twitter":77,"owner_website":79,"owner_url":80,"languages":81,"stars":106,"forks":107,"last_commit_at":108,"license":109,"difficulty_score":32,"env_os":110,"env_gpu":111,"env_ram":111,"env_deps":112,"category_tags":115,"github_topics":116,"view_count":32,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":124,"updated_at":125,"faqs":126,"releases":155},8909,"dbt-labs\u002Fdbt-mcp","dbt-mcp","A MCP (Model Context Protocol) server for interacting with dbt.","dbt-mcp 是一款基于模型上下文协议（MCP）构建的服务器，旨在为 AI 智能体提供与 dbt 项目深度交互的能力。它成功解决了大语言模型在缺乏项目上下文时难以准确理解数据架构、生成可靠 SQL 或执行复杂分析痛的点，让 AI 能够“读懂”你的 dbt 核心、Fusion 及平台项目。\n\n这款工具特别适合数据工程师、分析师以及正在构建数据智能应用的开发者使用。通过 dbt-mcp，AI 智能体不仅能将自然语言直接转化为可执行的 SQL，还能深入探索项目的语义层，轻松查询指标、维度及实体信息。其强大的发现功能允许智能体检索模型血缘关系、检查数据健康状态、查看宏与测试详情，甚至进行跨资源的语义搜索。此外，它还支持直接调用 dbt CLI 命令，实现了从代码生成到实际执行的全流程自动化。\n\ndbt-mcp 的独特亮点在于其标准化的架构设计，通过预发布的实验性捆绑包（MCP Bundle），用户无需繁琐配置即可让兼容的 AI 客户端快速接入。它将分散的数据元数据、业务逻辑和执行能力统一封装，使 AI 不再是孤立的聊天机器人，而是真正懂业务、能操作的专业数据助手，极大提升了数据开发与运维的效","dbt-mcp 是一款基于模型上下文协议（MCP）构建的服务器，旨在为 AI 智能体提供与 dbt 项目深度交互的能力。它成功解决了大语言模型在缺乏项目上下文时难以准确理解数据架构、生成可靠 SQL 或执行复杂分析痛的点，让 AI 能够“读懂”你的 dbt 核心、Fusion 及平台项目。\n\n这款工具特别适合数据工程师、分析师以及正在构建数据智能应用的开发者使用。通过 dbt-mcp，AI 智能体不仅能将自然语言直接转化为可执行的 SQL，还能深入探索项目的语义层，轻松查询指标、维度及实体信息。其强大的发现功能允许智能体检索模型血缘关系、检查数据健康状态、查看宏与测试详情，甚至进行跨资源的语义搜索。此外，它还支持直接调用 dbt CLI 命令，实现了从代码生成到实际执行的全流程自动化。\n\ndbt-mcp 的独特亮点在于其标准化的架构设计，通过预发布的实验性捆绑包（MCP Bundle），用户无需繁琐配置即可让兼容的 AI 客户端快速接入。它将分散的数据元数据、业务逻辑和执行能力统一封装，使 AI 不再是孤立的聊天机器人，而是真正懂业务、能操作的专业数据助手，极大提升了数据开发与运维的效率。","# dbt MCP Server\n[![OpenSSF Best Practices](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdbt-labs_dbt-mcp_readme_50ccde67b228.png)](https:\u002F\u002Fwww.bestpractices.dev\u002Fprojects\u002F11137)\n\nThis MCP (Model Context Protocol) server provides various tools to interact with dbt. You can use this MCP server to provide AI agents with context of your project in dbt Core, dbt Fusion, and dbt Platform.\n\nRead our documentation [here](https:\u002F\u002Fdocs.getdbt.com\u002Fdocs\u002Fdbt-ai\u002Fabout-mcp) to learn more. [This](https:\u002F\u002Fdocs.getdbt.com\u002Fblog\u002Fintroducing-dbt-mcp-server) blog post provides more details for what is possible with the dbt MCP server.\n\n## Experimental MCP Bundle\n\nWe publish an experimental Model Context Protocol Bundle (`dbt-mcp.mcpb`) with each release so that MCPB-aware clients can import this server without additional setup. Download the bundle from the latest release assets and follow Anthropic's [`mcpb` CLI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmodelcontextprotocol\u002Fmcpb) docs to install or inspect it.\n\n## Feedback\n\nIf you have comments or questions, create a GitHub Issue or join us in [the community Slack](https:\u002F\u002Fwww.getdbt.com\u002Fcommunity\u002Fjoin-the-community) in the `#tools-dbt-mcp` channel.\n\n\n## Architecture\n\nThe dbt MCP server architecture allows for your agent to connect to a variety of tools.\n\n![architecture diagram of the dbt MCP server](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdbt-labs_dbt-mcp_readme_903b06143057.png)\n\n## Tools\n\n### SQL\n\nTools for executing and generating SQL on dbt Platform infrastructure.\n- `execute_sql`: Executes SQL on dbt Platform infrastructure with Semantic Layer support.\n- `text_to_sql`: Generates SQL from natural language using project context.\n\n### Semantic Layer\n\nTo learn more about the dbt Semantic Layer, click [here](https:\u002F\u002Fdocs.getdbt.com\u002Fdocs\u002Fuse-dbt-semantic-layer\u002Fdbt-sl).\n- `get_dimensions`: Gets dimensions for specified metrics.\n- `get_entities`: Gets entities for specified metrics.\n- `get_metrics_compiled_sql`: Returns compiled SQL for metrics without executing the query.\n- `list_metrics`: Retrieves all defined metrics.\n- `list_saved_queries`: Retrieves all saved queries.\n- `query_metrics`: Executes metric queries with filtering and grouping options.\n\n### Discovery\n\nTo learn more about the dbt Discovery API, click [here](https:\u002F\u002Fdocs.getdbt.com\u002Fdocs\u002Fdbt-cloud-apis\u002Fdiscovery-api).\n- `get_all_macros`: Retrieves macros; option to filter by package or return package names only.\n- `get_all_models`: Retrieves name and description of all models.\n- `get_all_sources`: Gets all sources with freshness status; option to filter by source name.\n- `get_exposure_details`: Gets exposure details including owner, parents, and freshness status.\n- `get_exposures`: Gets all exposures (downstream dashboards, apps, or analyses).\n- `get_lineage`: Gets full lineage graph (ancestors and descendants) with type and depth filtering.\n- `get_macro_details`: Gets details for a specific macro.\n- `get_mart_models`: Retrieves all mart models.\n- `get_model_children`: Gets downstream dependents of a model.\n- `get_model_details`: Gets model details including compiled SQL, columns, and schema.\n- `get_model_health`: Gets health signals: run status, test results, and upstream source freshness.\n- `get_model_parents`: Gets upstream dependencies of a model.\n- `get_model_performance`: Gets execution history for a model; option to include test results.\n- `get_related_models`: Finds similar models using semantic search.\n- `get_seed_details`: Gets details for a specific seed.\n- `get_semantic_model_details`: Gets details for a specific semantic model.\n- `get_snapshot_details`: Gets details for a specific snapshot.\n- `get_source_details`: Gets source details including columns and freshness.\n- `get_test_details`: Gets details for a specific test.\n- `search`: [Alpha] Searches for resources across the dbt project (not generally available).\n\n### dbt CLI\n\nAllowing your client to utilize dbt commands through the MCP tooling could modify your data models, sources, and warehouse objects. Proceed only if you trust the client and understand the potential impact.\n- `build`: Executes models, tests, snapshots, and seeds in DAG order.\n- `clone`: Clones selected nodes from the specified state to the target schema(s).\n- `compile`: Generates executable SQL from models\u002Ftests\u002Fanalyses; useful for validating Jinja logic.\n- `docs`: Generates documentation for the dbt project.\n- `get_lineage_dev`: Retrieves lineage from local manifest.json with type and depth filtering.\n- `get_node_details_dev`: Retrieves node details from local manifest.json (models, seeds, snapshots, sources).\n- `list`: Lists resources in the dbt project by type with selector support.\n- `parse`: Parses and validates project files for syntax correctness.\n- `run`: Executes models to materialize them in the database.\n- `show`: Executes SQL against the database and returns results.\n- `test`: Runs tests to validate data and model integrity.\n\n### Admin API\n\nTo learn more about the dbt Administrative API, click [here](https:\u002F\u002Fdocs.getdbt.com\u002Fdocs\u002Fdbt-cloud-apis\u002Fadmin-cloud-api).\n- `cancel_job_run`: Cancels a running job.\n- `get_job_details`: Gets job configuration including triggers, schedule, and dbt commands.\n- `get_job_run_details`: Gets run details including status, timing, steps, and artifacts.\n- `get_job_run_error`: Gets error and\u002For warning details for a job run; option to include or show warnings only.\n- `list_job_run_artifacts`: Lists available artifacts from a job run.\n- `list_jobs`: Lists jobs in a dbt Platform account; option to filter by project or environment.\n- `list_jobs_runs`: Lists job runs; option to filter by job, status, or order by field.\n- `list_projects`: Lists all projects in the dbt Platform account.\n- `retry_job_run`: Retries a failed job run.\n- `trigger_job_run`: Triggers a job run; option to override git branch, schema, or other settings.\n\n### dbt Codegen\n\nThese tools help automate boilerplate code generation for dbt project files.\n- `generate_model_yaml`: Generates model YAML with columns; option to inherit upstream descriptions.\n- `generate_source`: Generates source YAML by introspecting database schemas; option to include columns.\n- `generate_staging_model`: Generates staging model SQL from a source table.\n\n### dbt LSP\n\nA set of tools that leverage the Fusion engine for advanced SQL compilation and column-level lineage analysis.\n- `fusion.compile_sql`: Compiles SQL in project context via dbt Platform.\n- `fusion.get_column_lineage`: Traces column-level lineage via dbt Platform.\n- `get_column_lineage`: Traces column-level lineage locally (requires dbt-lsp via dbt Labs VSCE).\n\n### Product Docs\n\nTools for searching and fetching content from the official dbt documentation at docs.getdbt.com.\n- `get_product_doc_pages`: Fetches the full Markdown content of one or more docs.getdbt.com pages by path or URL.\n- `search_product_docs`: Searches docs.getdbt.com for pages matching a query; returns titles, URLs, and descriptions ranked by relevance. Use get_product_doc_pages to fetch full content.\n\n### MCP Server Metadata\n\nThese tools provide information about the MCP server itself.\n- `get_mcp_server_branch`: Returns the current git branch of the running dbt MCP server.\n- `get_mcp_server_version`: Returns the current version of the dbt MCP server.\n\n\n## Examples\n\nCommonly, you will connect the dbt MCP server to an agent product like Claude or Cursor. However, if you are interested in creating your own agent, check out [the examples directory](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdbt-labs\u002Fdbt-mcp\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples) for how to get started.\n\n## Dependencies\n\nDependencies are pinned to specific versions and are not updated automatically. Only security-related dependency updates are submitted via automated pull requests.\n\n## Contributing\n\nRead `CONTRIBUTING.md` for instructions on how to get involved!\n","# dbt MCP 服务器\n[![OpenSSF 最佳实践](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdbt-labs_dbt-mcp_readme_50ccde67b228.png)](https:\u002F\u002Fwww.bestpractices.dev\u002Fprojects\u002F11137)\n\n此 MCP（模型上下文协议）服务器提供多种工具，用于与 dbt 进行交互。您可以使用此 MCP 服务器为 AI 代理提供 dbt Core、dbt Fusion 和 dbt Platform 中项目的上下文信息。\n\n请阅读我们的文档 [这里](https:\u002F\u002Fdocs.getdbt.com\u002Fdocs\u002Fdbt-ai\u002Fabout-mcp) 以了解更多信息。[这篇](https:\u002F\u002Fdocs.getdbt.com\u002Fblog\u002Fintroducing-dbt-mcp-server)博客文章提供了关于 dbt MCP 服务器功能的更多详细信息。\n\n## 实验性 MCP 包\n\n我们会在每次发布时附带一个实验性的模型上下文协议包 (`dbt-mcp.mcpb`)，以便支持 MCPB 的客户端无需额外设置即可导入此服务器。请从最新版本的发布资产中下载该包，并按照 Anthropic 的 [`mcpb` CLI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmodelcontextprotocol\u002Fmcpb) 文档进行安装或检查。\n\n## 反馈\n\n如果您有任何意见或问题，请创建一个 GitHub 问题，或加入我们的 [社区 Slack](https:\u002F\u002Fwww.getdbt.com\u002Fcommunity\u002Fjoin-the-community)，在 `#tools-dbt-mcp` 频道中交流。\n\n\n## 架构\n\ndbt MCP 服务器的架构允许您的代理连接到多种工具。\n\n![dbt MCP 服务器的架构图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdbt-labs_dbt-mcp_readme_903b06143057.png)\n\n## 工具\n\n### SQL\n\n用于在 dbt Platform 基础设施上执行和生成 SQL 的工具。\n- `execute_sql`: 在 dbt Platform 基础设施上执行 SQL，并支持语义层。\n- `text_to_sql`: 根据项目上下文，将自然语言转换为 SQL。\n\n### 语义层\n\n如需了解更多关于 dbt 语义层的信息，请点击 [这里](https:\u002F\u002Fdocs.getdbt.com\u002Fdocs\u002Fuse-dbt-semantic-layer\u002Fdbt-sl)。\n- `get_dimensions`: 获取指定指标的维度。\n- `get_entities`: 获取指定指标的实体。\n- `get_metrics_compiled_sql`: 返回指标的编译后 SQL，但不执行查询。\n- `list_metrics`: 检索所有已定义的指标。\n- `list_saved_queries`: 检索所有保存的查询。\n- `query_metrics`: 执行带有筛选和分组选项的指标查询。\n\n### Discovery\n\n如需了解更多关于 dbt Discovery API 的信息，请点击 [这里](https:\u002F\u002Fdocs.getdbt.com\u002Fdocs\u002Fdbt-cloud-apis\u002Fdiscovery-api)。\n- `get_all_macros`: 检索宏；可按包筛选或仅返回包名称。\n- `get_all_models`: 检索所有模型的名称和描述。\n- `get_all_sources`: 获取所有数据源及其新鲜度状态；可按数据源名称筛选。\n- `get_exposure_details`: 获取曝光详情，包括负责人、父级和新鲜度状态。\n- `get_exposures`: 获取所有曝光（下游仪表板、应用或分析）。\n- `get_lineage`: 获取完整的血缘图（祖先和后代），并支持按类型和深度筛选。\n- `get_macro_details`: 获取特定宏的详细信息。\n- `get_mart_models`: 检索所有 Mart 模型。\n- `get_model_children`: 获取模型的下游依赖项。\n- `get_model_details`: 获取模型的详细信息，包括编译后的 SQL、列和模式。\n- `get_model_health`: 获取健康信号：运行状态、测试结果以及上游数据源的新鲜度。\n- `get_model_parents`: 获取模型的上游依赖项。\n- `get_model_performance`: 获取模型的执行历史；可选择包含测试结果。\n- `get_related_models`: 使用语义搜索查找相似模型。\n- `get_seed_details`: 获取特定种子的详细信息。\n- `get_semantic_model_details`: 获取特定语义模型的详细信息。\n- `get_snapshot_details`: 获取特定快照的详细信息。\n- `get_source_details`: 获取数据源的详细信息，包括列和新鲜度。\n- `get_test_details`: 获取特定测试的详细信息。\n- `search`: [Alpha] 在整个 dbt 项目中搜索资源（尚未正式发布）。\n\n### dbt CLI\n\n允许您的客户端通过 MCP 工具使用 dbt 命令可能会修改您的数据模型、数据源和仓库对象。请仅在您信任该客户端且清楚潜在影响的情况下继续操作。\n- `build`: 按 DAG 顺序执行模型、测试、快照和种子。\n- `clone`: 将选定节点从指定状态克隆到目标模式。\n- `compile`: 从模型\u002F测试\u002F分析中生成可执行 SQL；可用于验证 Jinja 逻辑。\n- `docs`: 为 dbt 项目生成文档。\n- `get_lineage_dev`: 从本地 manifest.json 文件中检索血缘关系，并支持按类型和深度筛选。\n- `get_node_details_dev`: 从本地 manifest.json 文件中检索节点详情（模型、种子、快照、数据源）。\n- `list`: 按类型列出 dbt 项目中的资源，并支持选择器。\n- `parse`: 解析并验证项目文件的语法正确性。\n- `run`: 执行模型以将其物化到数据库中。\n- `show`: 对数据库执行 SQL 并返回结果。\n- `test`: 运行测试以验证数据和模型的完整性。\n\n### 管理 API\n\n如需了解更多关于 dbt 管理 API 的信息，请点击 [这里](https:\u002F\u002Fdocs.getdbt.com\u002Fdocs\u002Fdbt-cloud-apis\u002Fadmin-cloud-api)。\n- `cancel_job_run`: 取消正在运行的作业。\n- `get_job_details`: 获取作业配置，包括触发器、计划和 dbt 命令。\n- `get_job_run_details`: 获取运行详情，包括状态、时间、步骤和产物。\n- `get_job_run_error`: 获取作业运行中的错误和\u002F或警告详情；可选择仅显示警告。\n- `list_job_run_artifacts`: 列出作业运行中可用的产物。\n- `list_jobs`: 列出 dbt Platform 账户中的作业；可按项目或环境筛选。\n- `list_jobs_runs`: 列出作业运行；可按作业、状态筛选，或按字段排序。\n- `list_projects`: 列出 dbt Platform 账户中的所有项目。\n- `retry_job_run`: 重试失败的作业运行。\n- `trigger_job_run`: 触发作业运行；可覆盖 Git 分支、模式或其他设置。\n\n### dbt Codegen\n\n这些工具可帮助自动化 dbt 项目文件中样板代码的生成。\n- `generate_model_yaml`: 生成包含列的模型 YAML；可继承上游描述。\n- `generate_source`: 通过内省数据库模式生成数据源 YAML；可选择包含列。\n- `generate_staging_model`: 从数据源表生成暂存模型 SQL。\n\n### dbt LSP\n\n这是一组利用 Fusion 引擎进行高级 SQL 编译和列级血缘分析的工具。\n- `fusion.compile_sql`: 通过 dbt Platform 在项目上下文中编译 SQL。\n- `fusion.get_column_lineage`: 通过 dbt Platform 追踪列级血缘。\n- `get_column_lineage`: 在本地追踪列级血缘（需要通过 dbt Labs VSCE 使用 dbt-lsp）。\n\n### 产品文档\n\n用于在 docs.getdbt.com 上搜索和获取 dbt 官方文档内容的工具。\n- `get_product_doc_pages`: 根据路径或 URL 获取一个或多个 docs.getdbt.com 页面的完整 Markdown 内容。\n- `search_product_docs`: 在 docs.getdbt.com 中搜索与查询匹配的页面；按相关性排序后返回标题、URL 和描述。可使用 `get_product_doc_pages` 获取完整内容。\n\n### MCP 服务器元数据\n\n这些工具提供有关 MCP 服务器本身的信息。\n- `get_mcp_server_branch`: 返回正在运行的 dbt MCP 服务器的当前 Git 分支。\n- `get_mcp_server_version`: 返回 dbt MCP 服务器的当前版本。\n\n\n## 示例\n\n通常，您会将 dbt MCP 服务器连接到 Claude 或 Cursor 等代理产品。不过，如果您有兴趣创建自己的代理，请查看 [示例目录](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdbt-labs\u002Fdbt-mcp\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples)，了解如何入门。\n\n## 依赖项\n\n依赖项被固定为特定版本，不会自动更新。只有与安全相关的依赖项更新才会通过自动化拉取请求提交。\n\n## 贡献\n\n请阅读 `CONTRIBUTING.md` 文件，了解如何参与贡献！","# dbt-mcp 快速上手指南\n\ndbt-mcp 是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，旨在为 AI 智能体（如 Claude、Cursor 等）提供与 dbt Core、dbt Fusion 及 dbt Platform 交互的能力。通过它，AI 可以读取项目元数据、执行 SQL、管理任务甚至生成代码。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：支持 Linux、macOS 或 Windows。\n*   **Python 环境**：建议安装 Python 3.9 或更高版本。\n*   **dbt 项目**：拥有一个已初始化的 dbt 项目，并配置好 `profiles.yml`。\n*   **访问权限**：\n    *   若使用 **dbt Platform**：需要有效的 API Key 和环境 ID。\n    *   若使用 **dbt Core (本地)**：确保本地 `dbt` CLI 已安装且可正常运行。\n*   **MCP 客户端**：已安装支持 MCP 协议的 AI 编辑器或代理工具（例如 Cursor、Claude Desktop）。\n\n> **注意**：目前官方未提供专门的国内镜像源，请确保网络环境能够访问 GitHub 和 PyPI。\n\n## 安装步骤\n\ndbt-mcp 通常作为 MCP 服务器被客户端调用。你可以通过 Python `pip` 安装，或直接使用实验性的 MCP Bundle。\n\n### 方法一：通过 pip 安装（推荐用于自定义配置）\n\n1.  创建虚拟环境（可选但推荐）：\n    ```bash\n    python -m venv venv\n    source venv\u002Fbin\u002Factivate  # Windows: venv\\Scripts\\activate\n    ```\n\n2.  安装 dbt-mcp 包：\n    ```bash\n    pip install dbt-mcp\n    ```\n\n3.  配置 MCP 客户端。以 **Claude Desktop** 为例，编辑配置文件 `claude_desktop_config.json`，添加以下内容：\n    ```json\n    {\n      \"mcpServers\": {\n        \"dbt\": {\n          \"command\": \"python\",\n          \"args\": [\"-m\", \"dbt_mcp\"],\n          \"env\": {\n            \"DBT_API_KEY\": \"你的_dbt_platform_api_key\",\n            \"DBT_ENVIRONMENT_ID\": \"你的_environment_id\"\n          }\n        }\n      }\n    }\n    ```\n    *注：如果是本地 dbt Core 模式，可能不需要 `DBT_API_KEY`，具体取决于启动参数。*\n\n### 方法二：使用实验性 MCP Bundle (`dbt-mcp.mcpb`)\n\n如果你使用的是支持 `.mcpb` 文件的客户端，可以直接下载最新 Release 中的 bundle 文件，无需手动配置 Python 环境。\n\n1.  从 [GitHub Releases](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdbt-labs\u002Fdbt-mcp\u002Freleases) 下载最新的 `dbt-mcp.mcpb`。\n2.  使用 Anthropic 提供的 `mcpb` CLI 工具进行安装或检查：\n    ```bash\n    mcpb install dbt-mcp.mcpb\n    ```\n    *(需先安装 mcpb CLI: `pip install mcpb`)*\n\n## 基本使用\n\n安装并配置完成后，重启你的 AI 客户端（如 Cursor 或 Claude Desktop）。一旦连接成功，你可以直接在对话框中使用自然语言与 dbt 项目交互。\n\n### 使用示例\n\n**场景 1：查询模型信息与血缘**\n> 用户输入：“帮我查找 `stg_orders` 模型的详细信息，包括它的上游依赖和下游应用。”\n\n*   **后台行为**：AI 将自动调用 `get_model_details` 获取列信息和编译后的 SQL，调用 `get_model_parents` 获取上游依赖，并调用 `get_exposures` 查找下游仪表盘或应用。\n\n**场景 2：生成 SQL 与执行查询**\n> 用户输入：“查询过去 7 天内每个地区的订单总额，并按金额降序排列。”\n\n*   **后台行为**：AI 利用 `text_to_sql` 工具，结合项目上下文生成符合 dbt 语法的 SQL，并通过 `execute_sql` 在 dbt Platform 基础设施上执行（需开启 Semantic Layer 支持），最后返回结果。\n\n**场景 3：自动化代码生成**\n> 用户输入：“为 `raw_payments` 源表生成一个 staging 模型文件和对应的 YAML 配置。”\n\n*   **后台行为**：AI 调用 `generate_staging_model` 生成 SQL 文件，并调用 `generate_model_yaml` 创建包含列描述的 YAML 文件。\n\n**场景 4：诊断运行状态**\n> 用户输入：“检查昨晚失败的 job 运行报错原因。”\n\n*   **后台行为**：AI 使用 `list_jobs_runs` 找到最近的失败记录，然后调用 `get_job_run_error` 提取具体的错误日志和警告信息。\n\n---\n*提示：在使用 `dbt CLI` 类工具（如 `run`, `build`）时，请确保你信任当前的 AI 客户端，因为这些操作会直接修改数据库中的对象。*","某电商公司的数据分析师需要紧急排查“用户复购率”指标异常下降的原因，并快速生成修复后的 SQL 验证数据。\n\n### 没有 dbt-mcp 时\n- **上下文割裂**：分析师需手动在 dbt Cloud UI、代码编辑器和大模型聊天窗口间反复切换，复制粘贴模型定义和血缘关系，效率极低。\n- **黑盒依赖**：难以直观判断上游源表 freshness（新鲜度）或下游 Exposure（如 BI 报表）的影响范围，容易误改关键节点。\n- **自然语言转译难**：想让 AI 写查询语句时，必须人工补充大量项目特有的宏（macros）和语义层定义，否则生成的 SQL 无法运行。\n- **排查耗时**：定位问题根源需手动层层追溯父子模型，面对复杂的血缘图谱，往往花费数小时仅为了理清数据链路。\n\n### 使用 dbt-mcp 后\n- **智能上下文感知**：AI 助手通过 dbt-mcp 直接读取项目元数据，自动获取 `user_retention` 模型的编译后 SQL、列信息及上游依赖，无需人工搬运。\n- **全链路透视**：调用 `get_lineage` 和 `get_model_health` 工具，瞬间展示从源表到下游仪表板的完整血缘及健康状态，精准锁定是上游源数据延迟导致的问题。\n- **原生语义理解**：利用 `text_to_sql` 和 `query_metrics` 工具，直接用自然语言指令生成符合公司语义层规范的查询语句，并直接在 dbt 基础设施上执行验证。\n- **自动化归因**：通过 `get_related_models` 语义搜索相似模型，快速发现近期变更的逻辑冲突，将排查时间从数小时缩短至几分钟。\n\ndbt-mcp 通过将静态的数据工程文档转化为 AI 可实时交互的动态上下文，让数据排查与开发从“人工拼凑信息”升级为“智能自主决策”。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdbt-labs_dbt-mcp_59b616d6.png","dbt-labs","dbt Labs","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fdbt-labs_45221c76.png","dbt helps data teams work like software engineers—to ship trusted data, faster.",null,"support@getdbt.com","getdbt.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdbt-labs",[82,86,90,94,98,102],{"name":83,"color":84,"percentage":85},"Python","#3572A5",96,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"CSS","#663399",2.4,{"name":91,"color":92,"percentage":93},"TypeScript","#3178c6",1.3,{"name":95,"color":96,"percentage":97},"Dockerfile","#384d54",0.2,{"name":99,"color":100,"percentage":101},"JavaScript","#f1e05a",0.1,{"name":103,"color":104,"percentage":105},"HTML","#e34c26",0,539,115,"2026-04-17T21:55:55","Apache-2.0","","未说明",{"notes":113,"python":111,"dependencies":114},"该工具是一个 MCP（模型上下文协议）服务器，用于连接 AI 代理与 dbt 平台。它本身不运行本地 AI 模型，因此无特定 GPU 或大内存需求。主要依赖包括：1. 需配置 dbt Core、dbt Fusion 或 dbt Platform 账户及凭证；2. 可选使用实验性 MCP Bundle (dbt-mcp.mcpb) 配合 Anthropic 的 mcpb CLI 进行安装；3. 部分功能（如 dbt LSP 的本地列级血缘分析）可能需要额外安装 dbt-lsp VSCE 扩展；4. 依赖库版本被固定，不会自动更新。",[],[14,35,16],[117,118,119,120,121,122,123],"data-analytics","data-engineering","llm","mcp","mcp-server","model-context-protocol","dbt","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-18T14:31:51.496597",[127,132,137,142,147,151],{"id":128,"question_zh":129,"answer_zh":130,"source_url":131},39943,"针对产生大量 Token 的低效工具（如 `get_all_models`），有什么推荐的搜索实现方案？","虽然社区曾探讨使用 DuckDB 或 LanceDB 来实现混合搜索以处理大型工具输出，但维护者表示已决定朝不同方向发展。目前主要的风险考量包括：从发现 API 拉取大量数据的成本和延迟、以及使用本地模型进行数据嵌入的延迟问题。具体的最终实施方案需关注项目后续的公告，因为原有的 DuckDB\u002FLanceDB 探索路径已被搁置。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdbt-labs\u002Fdbt-mcp\u002Fissues\u002F413",{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},39940,"为什么 `run` 和 `build` 工具中的 `selector` 参数无法正确工作（运行了所有模型或错误的模型）？","这通常是因为使用了过旧版本的 dbt-mcp。该问题在早期版本中存在，但在最新版本中已修复。请尝试升级到最新版本的 MCP 服务器（例如 v1.8.1 或更高），升级后选择器参数即可按预期工作。可以通过 pip 安装最新版本：`pip install --upgrade dbt-mcp`。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdbt-labs\u002Fdbt-mcp\u002Fissues\u002F542",{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":141},39941,"如何配置显式的工具白名单（allowlist）以替代默认的禁用列表系统？","项目计划引入显式白名单系统，允许用户通过环境变量（如 `DBT_MCP_ENABLE_SEMANTIC_LAYER` 和 `DBT_MCP_ENABLE_TOOLS`）或 HTTP 头（如 `x-dbt-enable-tools` 和 `x-dbt-enable-toolsets`）来明确启用特定工具。当这些配置存在时，除指定工具外的所有工具将被禁用。启用选项的优先级高于现有的禁用选项。此外，团队正在考虑支持从 `DBT_PROJECT_DIR` 或 `~\u002F.dbt` 读取 YAML 配置文件，以便团队成员共享配置。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdbt-labs\u002Fdbt-mcp\u002Fissues\u002F418",{"id":143,"question_zh":144,"answer_zh":145,"source_url":146},39942,"`dbt show` 命令是否有默认的行数限制以防止加载过多数据导致崩溃？","是的，为了避免 LLM 意外加载数千或数百万行数据导致客户端（如 Cursor）崩溃，dbt-mcp 应为 `dbt show` 设置一个明确的默认限制（类似于 dbt Cloud 默认的 limit 100）。用户可以显式覆盖此限制。该默认限制将适用于所有类型的 dbt 环境（包括 core 和 fusion），以确保统一的用户体验。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdbt-labs\u002Fdbt-mcp\u002Fissues\u002F272",{"id":148,"question_zh":149,"answer_zh":150,"source_url":141},39944,"是否支持在配置文件中使用别名（例如用 'ADM' 代表 'Admin'）？","目前维护者对于添加配置别名持谨慎态度，认为这会增加不必要的间接性。因此，该功能暂时未被纳入优先开发计划。建议直接使用完整的工具或工具集名称进行配置。",{"id":152,"question_zh":153,"answer_zh":154,"source_url":146},39945,"我的 dbt Cloud CLI 关联的是 Fusion 还是 Core 版本？这对默认行为有影响吗？","如果没有特别开启 Fusion 标志，dbt Cloud CLI 通常默认关联到 Core 版本。即使是最新的项目轨道（versionless track，可能映射到 core v1.10），默认行为也应遵循 Core 的逻辑。不过，为了获得一致的用户体验，建议在 MCP 层面显式设置默认限制（如 `dbt show` 的行数限制），这样无论底层是哪种 flavor 都能生效。",[156,161,166,171,176,181,186,191,196,201,206,211,216,221,226,231,236,241,246,251],{"id":157,"version":158,"summary_zh":159,"released_at":160},323427,"v1.14.0","## v1.14.0 - 2026-04-14\n### 增强或新功能\n* 在遥测事件中填充 dbt_cloud_account_identifier\n* 自动从 dbt 平台获取 DBT_HOST_PREFIX，用于构建 SL 和 Discovery API 的 URL\n* list_metrics 现在会在指标数量等于或低于可配置阈值时（默认：10，通过 DBT_MCP_SL_FULL_CONFIG_THRESHOLD 配置），在同一响应中返回维度和实体，从而将中小型环境中的 LLM 往返次数从 3 次工具调用减少到 1 次\n### 内部改进\n* 移除分叉的 MCP SDK 源代码\n* 更新 dependabot 配置，以批量处理示例和安全 PR\n* 在 dependabot 配置中为示例依赖项添加模式\n* 使多生态系统组配置的 dependabot 文档与基准保持一致\n","2026-04-14T00:46:54",{"id":162,"version":163,"summary_zh":164,"released_at":165},323428,"v1.13.0","## v1.13.0 - 2026-04-07\n### 增强或新功能\n* 为 CLI 工具添加 YML 选择器支持\n* 将 `get_product_doc_pages` 的分页限制从 10 减少到 5，并新增用于按章节级别提取内容的可选查询参数，从而显著减小响应负载大小，防止 IDE 卡顿\n* 为 OAuth 项目选择添加搜索和键盘导航功能\n### 内部改进\n* 使用 Admin API 客户端实现动态多项目服务器配置\n* 移除 `get_project_details` 工具\n* 在多项目 SL 工具中使用 Admin API 客户端\n","2026-04-07T18:30:49",{"id":167,"version":168,"summary_zh":169,"released_at":170},323429,"v1.12.0","## v1.12.0 - 2026-04-01\n### 增强或新功能\n* 为 Server B 添加支持 `config_override` 的多项目发现工具\n### 内部改进\n* 在 `CONTRIBUTING.md` 中新增“LLM 辅助贡献”章节，并将 `.cursor\u002Frules` 中的风格指南整合到 `CONTRIBUTING.md`\n* 澄清 OAuth 页面文案——将“dbt Cloud”改为“dbt Platform”，移除编辑器相关的表述\n* 澄清 CLI 工具的 `selectors` 参数和提示信息\n* 将 `config_providers` 模块拆分为一个包，每个提供程序类型对应一个单独的文件\n* 将 `CredentialsProvider` 提取到 `credentials.py` 中，以打破循环导入\n* 对 `DbtAdminAPIClient` 进行重定向跟随处理\n","2026-04-01T16:44:46",{"id":172,"version":173,"summary_zh":174,"released_at":175},323430,"v1.11.0","## v1.11.0 - 2026-03-25\n### 增强或新功能\n* 在 trigger_job_run 工具中公开 steps_override 参数\n* 添加 list_projects 工具，用于发现账户中的可用项目；在项目对象中添加项目描述字段\n* 为 build 和 run 工具添加 --sample 标志支持\n* 添加 AG2 多智能体示例\n* 提取项目\u002F环境辅助函数，以支持多项目操作\n* 添加带有 project_id 参数的多项目语义层工具\n* 向 list_projects 响应中添加更多数据：dbt_project_subdirectory、has_semantic_layer、type、environments（id\u002Fname\u002Ftype）以及 repository_full_name\n* 为 compile 工具添加 selector 标志\n### 内部改进\n* 为 README 生成添加自动化工具集描述\n* 添加 Claude Code 技能，用于自动化 dbt-mcp 发布\n* 将 mcp SDK 锁定到 dbt-labs 的补丁分支，以修复无状态任务泄漏问题\n* 加强 OAuth 令牌处理：提前启动后台刷新，在 get_token() 中验证令牌过期时间，并停止在 OAuth 流程中设置 settings.dbt_token\n* 将依赖项切换为兼容版本（~=）指定符\n* 移除未使用的代码，并统一 OAuth 过期缓冲常量\n* 将重复的 OAuth 令牌刷新逻辑整合到共享函数中\n* 将项目和环境解析器的 HTTP 客户端从 requests 迁移到 httpx.AsyncClient\n* 从 TestProductDocsRegistration 套件中移除 test_tools_disabled\n### 修复缺陷\n* 解决因环境变量配置错误导致的身份验证问题\n### 安全性\n* 更新 ui\u002Fpnpm-lock.yaml 中的 minimatch、rollup 和 ajv，以及 examples\u002Fai_sdk_agent 中的 ai 包，以修复已知的安全漏洞\n","2026-03-25T23:13:29",{"id":177,"version":178,"summary_zh":179,"released_at":180},323431,"v1.10.0","## v1.10.0 - 2026-03-10\n### 增强或新功能\n* 添加产品文档工具：search_product_docs 和 get_product_doc_pages\n### 内部改进\n* 添加 Dependabot YML 配置\n* 放宽对 dbt-protos 的版本约束至 >=1.0.431\n* 为支持 MCP 应用，在工具定义基础设施中添加元字段透传功能\n","2026-03-10T16:45:44",{"id":182,"version":183,"summary_zh":184,"released_at":185},323432,"v1.9.3","## v1.9.3 - 2026-03-02\n### 内部改进\n* 将 MCP SDK 版本锁定从 ==1.23.1 升级到 ==1.26.0\n* 当前分支的元数据工具\n","2026-03-02T20:35:58",{"id":187,"version":188,"summary_zh":189,"released_at":190},323433,"v1.9.2","## v1.9.2 - 2026-02-25\n### 内部改进\n* 通过 TypeAlias 联合类型将 ToolCallError 分类为客户端错误或服务器端错误，并捕获 COMPILED 超时，将其视为 SemanticLayerQueryTimeoutError\n","2026-02-25T23:10:48",{"id":192,"version":193,"summary_zh":194,"released_at":195},323434,"v1.9.1","## v1.9.1 - 2026-02-25\n### 内部改进\n* 重新分类 fetch_performance 错误\n* 在 LSPClient 中为 dbt LSP 参数添加验证\n### 错误修复\n* 在 OAuth 设置失败时显示友好的错误提示，而非原始的 TypeError\n","2026-02-25T20:50:08",{"id":197,"version":198,"summary_zh":199,"released_at":200},323435,"v1.9.0","## v1.9.0 - 2026-02-11\n### 增强功能或新特性\n* 添加用于容器化部署的 Dockerfile 和 .dockerignore 文件\n* 添加 get_all_macros 发现工具\n* 将日志配置提前到设置之前，以便记录设置信息。\n* 添加 AI SDK 代理示例，用于构建使用 dbt MCP 的 TypeScript 应用程序\n### 内部改进\n* 处理工具白名单中的无效工具名称\n* 优化文档生成脚本，以包含 d2.png 更新及正确的 MCP 大小写格式\n* 调整 get_lineage_dev 的签名，使其与 get_lineage 相似。同时将 get_model_lineage_dev 重命名为 get_lineage，以更好地统一命名规范。\n* 使用 task:d2 生成 d2.png\n* 添加人工编写的工具描述，以改善 README 文档\n### 错误修复\n* 将选择器拆分为 model_selector 和 column_selector，用于 dbt.listNodes LSP 命令\n* 修复语义层 query_metrics 工具错误中出现的空错误消息问题\n* 修复在组合来自不同语义模型的指标时，get_metrics_compiled_sql 和 query_metrics 因“未找到 metric_time 分组”而失败的问题\n","2026-02-11T22:14:31",{"id":202,"version":203,"summary_zh":204,"released_at":205},323436,"v1.8.1","## v1.8.1 - 2026-01-27\n### 错误修复\n* 修复因 `include_related` 参数 URL 编码不当而导致的 Admin API 工具失败问题\n","2026-01-27T15:17:50",{"id":207,"version":208,"summary_zh":209,"released_at":210},323437,"v1.8.0","## v1.8.0 - 2026-01-27\n### Enhancement or New Feature\n* Extend detect_binary_type timeout to account for long-running dbt executable\n* Add MCP tool to expose server version\n* Add the ability to retrieve project information in the Admin tools (incl. repo)\n* Add metadata field to get_dimensions tool response\n* Add get_model_performance discovery tool\n* Add automatic token refresh at startup using refresh token instead of requiring full re-authentication\n* Add ability to select production environment during OAuth setup instead of relying on auto-detection\n* Add a new CLI tool get_node_details_dev to retrieve information for a node in the current project\n### Under the Hood\n* Use httpx for admin tools\n* Add to_fastmcp_internal_tool utility to ToolDefinition\n* Fix event loop issues with proxied tools by moving registration to app lifecycle\n* Prevent duplicate flows for internal\u002Fexternal PRs\n* CrewAI agent example with dbt-mcp\n* Upgrade dependencies to address CVEs\n* Use Python importlib over git in subprocess to get version for manifest.json\n* Add generic_dbt_mcp_tool decorator\n### Bug Fix\n* Fix get_job_run_error returning empty failed_steps when artifacts don't exist\n* Make development environment optional when reusing OAuth context, fixing re-auth loop for projects without a dev environment\n* Expand tilde (~) in DBT_PATH, DBT_PROJECT_DIR, and DBT_PROFILES_DIR environment variables to support paths like ~\u002F.local\u002Fbin\u002Fdbt\n","2026-01-27T12:28:34",{"id":212,"version":213,"summary_zh":214,"released_at":215},323438,"v1.7.0","## v1.7.0 - 2026-01-09\n### Enhancement or New Feature\n* Add MCP Bundle for one-click installation\n* Adding get_lineage discovery mcp tool.\n### Under the Hood\n* Fix integration tests\n* Running integration tests in CI\n* Using client session for client tool \n* Fixing integration tests for branches from forks\n","2026-01-09T16:22:57",{"id":217,"version":218,"summary_zh":219,"released_at":220},323439,"v1.6.2","## v1.6.2 - 2026-01-06\n### Under the Hood\n* Using uv for Python pre-commit hooks\n### Security\n* fix: Prevent template injection vulnerabilities\n","2026-01-07T18:26:28",{"id":222,"version":223,"summary_zh":224,"released_at":225},323440,"v1.6.1","## v1.6.1 - 2025-12-17\n### Under the Hood\n* Migrate admin tools definitions to use the dbt_mcp_tool decorator\n* Close proxied_tools_manager for exceptions in listing proxied tools\n","2025-12-17T16:59:18",{"id":227,"version":228,"summary_zh":229,"released_at":230},323441,"v1.6.0","## v1.6.0 - 2025-12-11\n### Enhancement or New Feature\n* Add ability to get model lineage via the cli. \n### Under the Hood\n* Add Fusion tools to ToolName enum\n","2025-12-11T21:31:07",{"id":232,"version":233,"summary_zh":234,"released_at":235},323442,"v1.5.2","## v1.5.2 - 2025-12-10\n### Under the Hood\n* Add search tool to ToolName enum\n","2025-12-10T16:59:37",{"id":237,"version":238,"summary_zh":239,"released_at":240},323443,"v1.5.1","## v1.5.1 - 2025-12-09\n### Under the Hood\n* Upgrade python MCP SDK\n* Add x-dbt-partner-source header to discovery tools\n* Extend JSON encoder to handle PyArrow time, timedelta, and binary types in semantic layer query result\n* Decouple tool registration from ToolName\n","2025-12-09T17:52:33",{"id":242,"version":243,"summary_zh":244,"released_at":245},323444,"v1.5.0","## v1.5.0 - 2025-12-05\n### Enhancement or New Feature\n* Added explicit allowlist system for tool configuration, enabling fine-grained control over which tools are available.\n### Under the Hood\n* Automate Toolset and Tools documentation generation into README\n* Test TOOLSET_TO_DISABLE_ATTR and TOOLSET_TO_ENABLE_ATTR\n* Python Cursor rule and stylistic guidelines \n### Bug Fix\n* Fix discovery tool prompt tool parameters\n* Fix JSON serialization error when querying metrics that return Decimal values from the dbt Semantic Layer\n","2025-12-05T16:05:16",{"id":247,"version":248,"summary_zh":249,"released_at":250},323445,"v1.4.0","## v1.4.0 - 2025-12-03\n### Enhancement or New Feature\n* Get resource details for search resources\n* stderr logger configuration with formatting and log lever override\n### Under the Hood\n* Rename keyword search tool\n* Refactor discovery fetchers to share pagination\n* Override js-yaml version\n* Update gitignore\n* Remove pandas dependency\n* Use httpx for semantic layer requests\n* Use httpx for discovery requests\n* Remove search tool\n* Fix semantic layer client blocking requests\n### Bug Fix\n* Fix lsp binary detection on Windows\n","2025-12-03T20:23:54",{"id":252,"version":253,"summary_zh":254,"released_at":255},323446,"v1.3.0","## v1.3.0 - 2025-11-18\n### Enhancement or New Feature\n* Extend get_job_run_error to support optional warnings\n* Add search tools to discovery toolset\n* Refactor proxied tools. Enable new search tools.\n### Under the Hood\n* Add discovery tool context\n* Update d2 diagram with get_all_sources\u002Fget_source_details\n* Add Semantic Layer tools context\n","2025-11-18T18:57:15"]