Serveur MCP dbt : outils, configuration et comment fournir des métadonnées aux agents en toute sécurité

C'est le serveur Model Context Protocol distant de dbt Cloud. Il permet à un agent d'interroger des métriques via le Semantic Layer, d'inspecter les métadonnées et le lignage des modèles, et d'exécuter du SQL sur un projet dbt Cloud. Sa valeur tient aux métadonnées : votre graphe de modèles et vos définitions de métriques plutôt que les lignes brutes.

Trois domaines de capacités selon la documentation : les requêtes de métriques du Semantic Layer, l'inspection des métadonnées des modèles et l'exécution de SQL via execute_sql. dbt regroupe aussi les outils en toolsets que vous pouvez masquer avec les en-têtes x-dbt-disable-toolsets et x-dbt-disable-tools. Votre liste exacte apparaît dans l'onglet Tools.

Enregistrez-le comme serveur MCP distant avec https://cloud.getdbt.com/api/ai/v1/mcp/, une authentification par jeton Bearer et les en-têtes x-dbt-*. Utilisez un jeton de service à portée limitée plutôt qu'un PAT d'administrateur, désactivez execute_sql sauf si un agent en a besoin, et appliquez une politique d'approbation aux outils que vous conservez.

Oui. TrueFoundry s'exécute dans votre VPC, on-premise, en environnement air-gapped ou en hybride, de sorte que les prompts et les réponses ne quittent jamais votre domaine, même lorsque vous routez vers de nombreux fournisseurs.

Oui. Il comprend une MCP Gateway, une Agent Gateway et un MCP & Agents Registry avec un contrôle d'accès au niveau des outils. Les agents construits avec LangGraph, CrewAI, AutoGen ou un framework maison peuvent tous être gouvernés de manière centralisée.

Oui. La passerelle est compatible OpenTelemetry et s'intègre à Grafana, Datadog, Prometheus, ou à votre pile technologique préférée. Elle trace chaque requête, du prompt à l'exécution de l'outil et du modèle, vous offrant ainsi une journalisation unifiée sans avoir à remplacer ce que vous utilisez déjà.