# Настройка MCP на собственной инфраструктуре Локальная разработка [Локальный MCP-сервер dbt](https://github.com/dbt-labs/dbt-mcp) работает на вашем компьютере и поддерживает dbt v1, dbt v2 и dbt platform CLI. Его можно использовать как с учетной записью dbt platform, так и без нее. Клонирование не требуется Для использования локального MCP-сервера не нужно клонировать репозиторий dbt-mcp. [Установите uv](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/) и выполните `uvx dbt-mcp` — эта команда загрузит и запустит dbt-mcp. Если вы хотите внести свой вклад в dbt MCP, клонируйте [репозиторий dbt-mcp](https://github.com/dbt-labs/dbt-mcp) и присоединяйтесь к разработке! ## Краткий обзор требований к инструментам В этой таблице указано, что требуется каждому набору инструментов и может ли он работать с учетной записью dbt platform или без нее: | Набор инструментов | Обязательные переменные | Работает с учетной записью dbt platform | Работает без учетной записи dbt platform | | ------------------------------ | ----------------------------------------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------------------------- | | dbt CLI | `DBT_PROJECT_DIR`, `DBT_PATH` | Да | Да | | Semantic Layer | `DBT_HOST`, `DBT_TOKEN`, `DBT_PROD_ENV_ID` | Да | Нет | | Discovery API | `DBT_HOST`, `DBT_TOKEN`, `DBT_PROD_ENV_ID` | Да | Нет | | Admin API | `DBT_HOST`, `DBT_TOKEN`, `DBT_ACCOUNT_ID` | Да | Нет | | Выполнение SQL (`execute_sql`) | Персональный токен доступа, `DBT_DEV_ENV_ID`, `DBT_USER_ID` | Да | Нет | | Codegen | `DBT_PROJECT_DIR`, `DBT_PATH` и `DISABLE_DBT_CODEGEN=false` | Да | Да | | LSP / dbt v2 | `DBT_PROJECT_DIR`, `DBT_PATH` и расширение dbt для VS Code | Да | Да | Наборы инструментов автоматически отключаются при отсутствии обязательных переменных Если обязательная переменная не задана, dbt-mcp автоматически отключит соответствующий набор инструментов, а не выдаст ошибку. Например, если `DBT_HOST` не настроена, наборы инструментов Semantic Layer, Discovery и Admin API будут недоступны. Чтобы проверить, какие наборы инструментов активны, задайте `DBT_MCP_LOG_LEVEL=DEBUG` в своей среде и проверьте [журналы сервера](#debug-configurations). ## Предварительные требования * [Установите uv](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/), чтобы иметь возможность запускать `dbt-mcp` и [связанные зависимости](https://github.com/dbt-labs/dbt-mcp/blob/main/pyproject.toml) в изолированном виртуальном окружении. * Иметь локальный проект dbt (если вы хотите использовать команды dbt CLI). ## Выберите способ аутентификации Если вы подключаетесь к функциям dbt platform (Semantic Layer, Discovery API, Admin API или выполнение SQL), вам необходимо пройти аутентификацию. Используйте эту таблицу, чтобы выбрать подходящий способ: | Если вам нужно... | Используйте... | | -------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | | Максимально быстрая первоначальная настройка | **OAuth** | | Инструмент `execute_sql` | **Персональный токен доступа (PAT)**. Сервисные токены *не работают* с `execute_sql` | | Общая настройка или настройка для команды | **Сервисный токен** | | CI или автоматизация | **Сервисный токен** | Для `execute_sql` требуется PAT Инструмент `execute_sql` *не работает* с сервисными токенами. При использовании этого инструмента необходимо указать [персональный токен доступа (PAT)](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-apis/user-tokens.md) в качестве значения `DBT_TOKEN`. ## Варианты настройки Выберите способ настройки, который лучше всего подходит под ваш рабочий процесс: ### Аутентификация OAuth на платформе dbt [Starter](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе")[Enterprise](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе")[Enterprise +](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе") Этот метод использует OAuth для аутентификации в вашей учетной записи dbt platform. Это самый простой вариант настройки, который не требует ручного управления токенами или переменными окружения. Требуются статические поддомены Только учетные записи со статическими поддоменами (например, `abc123` в `abc123.us1.dbt.com`) могут использовать OAuth с MCP-серверами. Следуйте [этим инструкциям](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/about-platform/access-regions-ip-addresses.md), чтобы найти поддомен вашей учетной записи. Если у вашей учетной записи нет поддомена, обратитесь в службу поддержки за дополнительной информацией. #### Параметры конфигурации ### dbt platform only Этот вариант предназначен для пользователей, которым нужны только функции платформы dbt (Discovery API, Semantic Layer, управление заданиями) без самостоятельно размещаемых команд dbt platform CLI. Если вы используете только dbt platform, инструменты CLI автоматически отключаются. Значение поля `DBT_HOST` можно найти в информации о вашей учетной записи dbt platform в разделе **Access URLs**. ```json { "mcpServers": { "dbt": { "command": "uvx", "args": ["dbt-mcp"], "env": { "DBT_HOST": "YOUR-ACCESS-URL" } } } } ``` **Примечание:** Замените `YOUR-ACCESS-URL` на имя хоста из вашего Access URL (например, `abc123.us1.dbt.com`). Допускаются оба варианта: `abc123.us1.dbt.com` и `https://abc123.us1.dbt.com`. Это позволяет использовать аутентификацию OAuth без необходимости самостоятельно размещать dbt. ### dbt platform + CLI Этот вариант предназначен для пользователей, которым нужны как команды dbt platform CLI, так и возможности платформы dbt (Discovery API, Semantic Layer, управление заданиями). Для доступа к CLI обязательны поля `DBT_PROJECT_DIR` и `DBT_PATH`. Значение поля `DBT_HOST` можно найти в информации о вашей учетной записи dbt platform в разделе **Access URLs**. ```json { "mcpServers": { "dbt": { "command": "uvx", "args": ["dbt-mcp"], "env": { "DBT_HOST": "YOUR-ACCESS-URL", "DBT_PROJECT_DIR": "/path/to/project", "DBT_PATH": "/path/to/dbt/executable" } } } } ``` **Примечание:** Замените `YOUR-ACCESS-URL` именем хоста из вашего Access URL (например, `abc123.us1.dbt.com`). Допускаются оба варианта: `abc123.us1.dbt.com` и `https://abc123.us1.dbt.com`. Это позволяет использовать аутентификацию OAuth. После настройки ваш сеанс подключается к аккаунту dbt platform, запускает процесс аутентификации OAuth, а затем открывает ваш аккаунт, где вы можете выбрать проект, на который хотите сослаться. [![Выбор проекта dbt platform](/img/mcp/select-project.png?v=2 "Выбор проекта dbt platform")](#)Выбор проекта dbt platform После завершения настройки OAuth перейдите к разделу [Проверка конфигурации](#optional-test-your-configuration). ### Только CLI (без платформы dbt) Этот вариант запускает MCP-сервер локально и подключает его к вашему локальному проекту dbt с помощью `DBT_PROJECT_DIR` и `DBT_PATH`. Если вы используете dbt v1 или dbt v2 и вам не нужен доступ к возможностям dbt platform (Discovery API, Semantic Layer, Administrative API), вы можете настроить локальный MCP, указав только информацию о вашем проекте dbt. Добавьте следующую конфигурацию в ваш MCP-клиент (точное расположение файлов см. в соответствующих [руководствах по интеграции](#set-up-your-mcp-client)): ```json { "mcpServers": { "dbt": { "command": "uvx", "args": ["dbt-mcp"], "env": { "DBT_PROJECT_DIR": "/path/to/your/dbt/project", "DBT_PATH": "/path/to/your/dbt/executable" } } } } ``` #### Определение путей Следуйте инструкциям для вашей ОС, чтобы определить нужные пути:  macOS/Linux * **DBT\_PROJECT\_DIR**: Полный путь к папке с вашим проектом dbt * Пример: `/Users/yourname/dbt-projects/my_project` * Это папка, содержащая файл `dbt_project.yml`. * **DBT\_PATH**: Найдите путь к исполняемому файлу dbt, выполнив в терминале: ```bash which dbt ``` * Пример вывода: `/opt/homebrew/bin/dbt` * Используйте именно этот путь в конфигурации.  Windows * **DBT\_PROJECT\_DIR**: Полный путь к папке с вашим проектом dbt * Пример: `C:\Users\yourname\dbt-projects\my_project` * Это папка, содержащая файл `dbt_project.yml`. * Используйте прямые слеши или экранированные обратные слеши: `C:/Users/yourname/dbt-projects/my_project` * **DBT\_PATH**: Найдите путь к исполняемому файлу dbt, выполнив команду в Command Prompt или PowerShell: ```bash where dbt ``` * Пример вывода: `C:\Python39\Scripts\dbt.exe` * Используйте прямые слеши или экранированные обратные слеши: `C:/Python39/Scripts/dbt.exe` После завершения этой настройки перейдите к разделу [Проверка конфигурации](#optional-test-your-configuration). ### Настройка через переменные окружения Если вам нужно настроить несколько переменных окружения или вы предпочитаете управлять ими отдельно, можно использовать файл `.env` или передать их непосредственно в командной строке. Достаточно указать только переменные, необходимые для вашей конфигурации: переменные dbt CLI, если вы используете только CLI, или переменные dbt platform для функций платформы. Полный список переменных, сведения о включении и отключении наборов инструментов, а также параметры логирования см. в [справочнике переменных окружения](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-ai/mcp-environment-variables.md). Где разместить файл `.env` Создайте файл `.env` в *корневом каталоге проекта dbt* (в той же папке, что и `dbt_project.yml`). При указании файла с помощью `--env-file` всегда *используйте абсолютный путь*, чтобы ваш MCP-клиент мог надежно его найти. Например, `/absolute/path/to/your-dbt-project/.env`. Выберите пример `.env`, соответствующий вашей конфигурации. Включайте только необходимые переменные: ### Только CLI Используйте этот вариант, если вы выполняете команды dbt локально и вам не нужны функции dbt platform (Discovery API, Semantic Layer и т. д.): ```code DBT_PROJECT_DIR=/path/to/your/dbt/project DBT_PATH=/path/to/your/dbt/executable ``` ### Только dbt platform Используйте этот вариант, если вам нужны только функции dbt platform и вы не будете выполнять команды dbt: ```code DBT_HOST=cloud.getdbt.com DBT_TOKEN=dbtc_your_token DBT_PROD_ENV_ID=12345 ``` ### CLI и dbt platform (самый распространенный вариант) Используйте этот вариант, если вам нужны и команды dbt CLI, и функции dbt platform: ```code DBT_PROJECT_DIR=/path/to/your/dbt/project DBT_PATH=/path/to/your/dbt/executable DBT_HOST=cloud.getdbt.com DBT_TOKEN=dbtc_your_token DBT_PROD_ENV_ID=12345 ``` ### Все переменные Полный справочник всех доступных переменных. Для большинства конфигураций нужна лишь часть из них — подробные сведения о каждой переменной см. в таблицах [Настройки инструментов API и SQL](#api-and-sql-tool-settings) и [Настройки dbt CLI](#cli-only). ```code DBT_HOST=cloud.getdbt.com DBT_PROD_ENV_ID=your-production-environment-id DBT_DEV_ENV_ID=your-development-environment-id DBT_USER_ID=your-user-id DBT_ACCOUNT_ID=your-account-id DBT_TOKEN=your-service-token DBT_PROJECT_DIR=/path/to/your/dbt/project DBT_PATH=/path/to/your/dbt/executable ``` #### Как передать переменные окружения в dbt-mcp Ниже приведены несколько способов передачи переменных окружения. Для большинства конфигураций мы рекомендуем использовать файл `.env` с параметром `--env-file`: ### Файл .env с параметром \`--env-file\` **1. Файл `.env` с параметром `--env-file` (рекомендуется)** (обязательно укажите абсолютный путь в `args`): Укажите абсолютный путь к файлу в конфигурации MCP-клиента: ```json { "mcpServers": { "dbt": { "command": "uvx", "args": [ "--env-file", "/absolute/path/to/your-dbt-project/.env", "dbt-mcp" ] } } } ``` Замените `/absolute/path/to/your-dbt-project` полным путём к папке, содержащей ваш файл `dbt_project.yml`. ### Непосредственно в конфигурации MCP-клиента **2. Непосредственно в конфигурации MCP-клиента**: Передайте переменные непосредственно в поле `env`, заменив значения своими фактическими значениями. Это позволяет хранить всё в одном файле, но при этом токены будут храниться в конфигурации клиента: ```json { "mcpServers": { "dbt": { "command": "uvx", "args": ["dbt-mcp"], "env": { "DBT_HOST": "cloud.getdbt.com", "DBT_TOKEN": "your-token-here", "DBT_PROD_ENV_ID": "12345", "DBT_PROJECT_DIR": "/path/to/project", "DBT_PATH": "/path/to/dbt" } } } } ``` ### Переменные окружения оболочки **3. Переменные окружения оболочки** Экспортируйте переменные в терминале перед запуском MCP-клиента, заменив значения своими фактическими значениями: ```bash export DBT_HOST=cloud.getdbt.com export DBT_TOKEN=your-token-here export DBT_PROJECT_DIR=/path/to/project uvx dbt-mcp ``` ### Настройки инструментов API и SQL Этот файл потребуется для интеграции с инструментами, совместимыми с MCP. | Переменная окружения | Обязательность | Описание | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `DBT_HOST` | Обязательно | [Имя хоста вашего экземпляра](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/about-platform/access-regions-ip-addresses.md) dbt platform. Значение по умолчанию — `cloud.getdbt.com`. Для учетных записей multi-cell и multi-tenant со статическим поддоменом используйте полное имя хоста, например `abc123.us1.dbt.com`. | | `DBT_TOKEN` | Обязательно | Ваш персональный токен доступа или сервисный токен dbt platform.
**Примечание**: если вы используете сервисный токен, назначьте наборы разрешений для включаемых наборов инструментов: `Semantic Layer Only` для инструментов Semantic Layer и `Metadata Only` для инструментов Discovery. Сервер, развернутый в собственной инфраструктуре, не проверяет разрешения при запуске. Вместо этого каждый API проверяет права доступа токена, когда инструмент обращается к нему. Токен, предоставляющий доступ только к некоторым наборам инструментов, работает для этих наборов, а вызовы инструментов из остальных наборов завершаются ошибкой по отдельности. [Удаленный MCP-сервер](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-ai/setup-remote-mcp.md#permissions) также проверяет разрешения при каждом вызове инструмента в дополнение к проверкам при подключении.

Инструмент `execute_sql` требует [персональный токен доступа (PAT)](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-apis/user-tokens.md) и не работает с сервисными токенами. Мы также рекомендуем использовать PAT для инструментов Semantic Layer. | | `DBT_ACCOUNT_ID` | Обязательно для инструментов Administrative API и аутентификации с помощью PAT | Ваш [идентификатор учетной записи dbt](https://docs.getdbt.tech/faqs/Accounts/find-user-id.md). Также требуется, если в качестве `DBT_TOKEN` используется персональный токен доступа (PAT). | | `DBT_PROD_ENV_ID` | Обязательно | Идентификатор вашей производственной среды dbt platform | | `DBT_DEV_ENV_ID` | Необязательно | Идентификатор вашей среды разработки dbt platform | | `DBT_USER_ID` | Необязательно | Ваш идентификатор пользователя dbt platform ([документация](https://docs.getdbt.tech/faqs/Accounts/find-user-id.md)) | Используйте только значения, а не полные URL-адреса Распространенная ошибка — вставка полного URL-адреса вместо значения. Эти переменные принимают имена хостов или числовые идентификаторы: ```bash # ✅ Правильно DBT_HOST=cloud.getdbt.com # https://cloud.getdbt.com тоже работает DBT_PROD_ENV_ID=54321 DBT_USER_ID=123 # ❌ Неправильно — идентификаторы должны быть числами, а не полными URL-адресами DBT_PROD_ENV_ID=https://cloud.getdbt.com/deploy/12345/projects/67890/environments/54321 DBT_USER_ID=https://cloud.getdbt.com/settings/profile ``` **Пример конфигурации префикса поддомена:** ✅ **Корректная конфигурация:** ```bash DBT_HOST=abc123.us1.dbt.com # Use the full hostname including the prefix DBT_ACCOUNT_ID=12345 # Required when using PAT-based auth ``` Вам не нужно задавать `MULTICELL_ACCOUNT_PREFIX` или `DBT_HOST_PREFIX`. ## Переменные окружения Самостоятельно размещённый dbt-mcp поддерживает все варианты dbt, включая dbt v1 и dbt v2. | Переменная окружения | Обязательность | Описание | Пример | | -------------------- | -------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- | | `DBT_PROJECT_DIR` | Обязательная | Полный путь к локальному репозиторию вашего проекта dbt. Это папка, содержащая файл `dbt_project.yml`. | macOS/Linux: `/Users/myname/reponame`
Windows: `C:/Users/myname/reponame` | | `DBT_PATH` | Обязательная | Полный путь к исполняемому файлу dbt (dbt v1/dbt v2/dbt platform CLI). О том, как его найти, см. в следующем разделе. | macOS/Linux: `/opt/homebrew/bin/dbt`
Windows: `C:/Python39/Scripts/dbt.exe` | | `DBT_CLI_TIMEOUT` | Необязательная | Задаёт время ожидания в секундах, по истечении которого ваш агент прервёт выполнение команд dbt. | По умолчанию — 60 секунд. | ### Определение `DBT_PATH` Следуйте инструкциям для вашей ОС, чтобы найти `DBT_PATH`:  macOS/Linux Выполните команду в терминале: ```bash which dbt ``` Пример вывода: `/opt/homebrew/bin/dbt`  Windows Выполните команду в Command Prompt или PowerShell: ```bash where dbt ``` Пример вывода: `C:\Python39\Scripts\dbt.exe` **Примечание:** используйте прямые слеши в конфигурации: `C:/Python39/Scripts/dbt.exe` **Дополнительные примечания:** * Вы можете задать любую переменную окружения, поддерживаемую вашим исполняемым файлом dbt, например [переменные, поддерживаемые в dbt v1](https://docs.getdbt.tech/reference/global-configs/about-global-configs.md#available-flags). * dbt MCP учитывает стандартные переменные окружения и флаги для отслеживания использования, описанные [здесь](https://docs.getdbt.tech/reference/global-configs/usage-stats.md). * `DBT_WARN_ERROR_OPTIONS='{"error": ["NoNodesForSelectionCriteria"]}'` задаётся автоматически, чтобы сервер MCP мог определить, что при выполнении команды dbt не выбран ни один узел. При необходимости вы можете переопределить это значение, но оно упрощает работу с dbt через сервер MCP, обеспечивая выбор допустимых узлов инструментом. ## Управление доступом к инструментам В dbt-mcp есть два режима управления доступностью инструментов. Выберите один из подходов: * режим отключения (отключите то, что вам не нужно) * режим включения (включите только то, что вам нужно) Какой режим выбрать? * Режим отключения — используйте, если вам нужна *большая часть* инструментов и требуется отключить лишь несколько из них. Это поведение по умолчанию. * Режим включения — используйте, если вам нужен *только* небольшой набор инструментов (подход на основе списка разрешённых инструментов). **Не смешивайте оба режима** для одного и того же набора инструментов. Например, не задавайте одновременно `DISABLE_SEMANTIC_LAYER=true` и `DBT_MCP_ENABLE_SEMANTIC_LAYER=true` — это может привести к непредсказуемому поведению. ### Режим отключения (по умолчанию) По умолчанию доступны все инструменты. Установите для нужной переменной значение `true`, чтобы отключить соответствующий набор: | Имя | Значение по умолчанию | Описание | | ----------------------------- | --------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `DISABLE_DBT_CLI` | `false` | Отключает MCP-инструменты dbt v1, dbt platform CLI и dbt v2. | | `DISABLE_SEMANTIC_LAYER` | `false` | Отключает MCP-инструменты dbt Semantic Layer. | | `DISABLE_DISCOVERY` | `false` | Отключает MCP-инструменты dbt Discovery API. | | `DISABLE_ADMIN_API` | `false` | Отключает MCP-инструменты dbt Administrative API. | | `DISABLE_SQL` | `true` | MCP-инструменты SQL отключены по умолчанию. Чтобы включить их, установите значение `false`. | | `DISABLE_DBT_CODEGEN` | `true` | [MCP-инструменты dbt codegen](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-ai/mcp-available-tools.md#dbt-codegen) отключены по умолчанию. Чтобы включить их, установите значение `false` (требуется пакет dbt-codegen). | | `DISABLE_LSP` | `false` | Отключает MCP-инструменты dbt LSP/dbt v2. | | `DISABLE_MCP_SERVER_METADATA` | `true` | Инструменты метаданных MCP-сервера (например, `get_mcp_server_version`) отключены по умолчанию. Чтобы включить их, установите значение `false`. | | `DISABLE_TOOLS` | `""` | Список имён конкретных инструментов, которые нужно отключить, разделённых запятыми. | ### Режим включения Чтобы явно разрешить только определённые наборы инструментов, используйте переменные `DBT_MCP_ENABLE_*`. Если задана хотя бы одна такая переменная, активны только разрешённые наборы: | Имя | Значение по умолчанию | Описание | | ------------------------------- | --------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- | | `DBT_MCP_ENABLE_DBT_CLI` | Не задано | Установите значение `true`, чтобы включить инструменты dbt CLI. | | `DBT_MCP_ENABLE_SEMANTIC_LAYER` | Не задано | Установите значение `true`, чтобы включить инструменты Semantic Layer. | | `DBT_MCP_ENABLE_DISCOVERY` | Не задано | Установите значение `true`, чтобы включить инструменты Discovery API. | | `DBT_MCP_ENABLE_ADMIN_API` | Не задано | Установите значение `true`, чтобы включить инструменты Administrative API. | | `DBT_MCP_ENABLE_SQL` | Не задано | Установите значение `true`, чтобы включить инструменты SQL. | | `DBT_MCP_ENABLE_DBT_CODEGEN` | Не задано | Установите значение `true`, чтобы включить инструменты dbt codegen. | | `DBT_MCP_ENABLE_LSP` | Не задано | Установите значение `true`, чтобы включить инструменты LSP/dbt v2. | | `DBT_MCP_ENABLE_TOOLS` | Не задано | Список имён конкретных инструментов, которые нужно включить, разделённых запятыми. | ### Приоритет Если задано несколько переменных, они обрабатываются в следующем порядке (начиная с наивысшего приоритета): 1. `DBT_MCP_ENABLE_TOOLS` (включение конкретных инструментов по имени) 2. `DISABLE_TOOLS` (отключение конкретных инструментов по имени) 3. Включение набора инструментов (`DBT_MCP_ENABLE_*=true`) 4. Отключение набора инструментов (`DISABLE_*=true`) 5. Поведение по умолчанию ## (Необязательно) Проверка конфигурации В командной строке выполните следующее, чтобы проверить настройку: **Если используется поле `env` в JSON:** ```bash export DBT_PROJECT_DIR=/path/to/project export DBT_PATH=/path/to/dbt uvx dbt-mcp ``` **Если используется файл `.env`:** (укажите абсолютный путь, например к `.env` в корневом каталоге вашего проекта dbt) ```bash uvx --env-file /absolute/path/to/your-dbt-project/.env dbt-mcp ``` Если ошибок нет, значит конфигурация настроена корректно. ## Настройка MCP-клиента После завершения конфигурации следуйте соответствующему руководству по интеграции для выбранного инструмента: * [Claude](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-ai/integrate-mcp-claude.md) * [Cursor](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-ai/integrate-mcp-cursor.md) * [VS Code](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-ai/integrate-mcp-vscode.md) ## Отладочные настройки | Имя | Значение по умолчанию | Описание | | ------------------- | --------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `DBT_MCP_LOG_LEVEL` | `INFO` | Переменная окружения для переопределения уровня логирования сервера MCP. Допустимые значения: `DEBUG`, `INFO`, `WARNING`, `ERROR`, `CRITICAL`. | Чтобы увидеть больше деталей о работе MCP-сервера и упростить отладку, вы можете временно установить уровень логирования `DEBUG`. Рекомендуется использовать его временно, чтобы избежать переполнения диска логами. ## Устранение неполадок Не удаётся найти исполняемый файл uvx **Симптомы:** В вашем MCP-клиенте появляются сообщения об ошибках, такие как `Could not connect to MCP server dbt-mcp`, `Error: spawn uvx ENOENT` или `spawn uvx ENOENT`. **Причина:** Ваш MCP-клиент (например, настольное приложение Claude) не может найти `uvx` в переменной PATH, поскольку запускается с ограниченным набором переменных окружения. **Решение:** Укажите полный путь к `uvx` в конфигурации. 1. Найдите полный путь: * macOS/Linux: Выполните `which uvx` в терминале. * Windows: Выполните `where uvx` в командной строке или PowerShell. 2. Замените `"command": "uvx"` на вариант с полным путём: ```json { "mcpServers": { "dbt": { "command": "/full/path/to/uvx", "args": ["dbt-mcp"], "env": { } } } } ``` Пример для macOS с Homebrew: `"command": "/opt/homebrew/bin/uvx"` Для VS Code (`mcp.json`) применяется то же решение — замените `uvx` полным путём к нему в поле `command`. Вход через OAuth не запускается **Симптомы:** Окно браузера для входа через OAuth не открывается или процесс аутентификации зависает. **Причина:** dbt MCP использует файл блокировки, чтобы избежать повторной аутентификации. Если после предыдущего сеанса остался файл блокировки, он может блокировать новые попытки аутентификации. **Решение:** 1. Закройте клиент MCP (Claude Desktop, Cursor, VS Code и т. д.). 2. Удалите файлы конфигурации локально развернутого dbt MCP: * macOS/Linux: `rm -f ~/.dbt/mcp.yml ~/.dbt/mcp.lock` * Windows: `Remove-Item -Force $env:USERPROFILE\.dbt\mcp.yml, $env:USERPROFILE\.dbt\mcp.lock` 3. Перезапустите клиент и попробуйте подключиться снова. Если эти действия не помогли устранить проблему, убедитесь, что для вашего аккаунта включены функции ИИ. Администратор аккаунта может включить их в разделе **Account settings** → **Edit** → включить переключатель **Enable account access to dbt Wizard features**. См. [Включение dbt Wizard](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/manage-dbt-ai.md). Все темы, связанные с устранением неполадок, см. в разделе [Часто задаваемые вопросы о dbt MCP и устранение неполадок](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-ai/mcp-troubleshooting.md).