¿En qué se diferencia de conectar dbt Labs MCP directamente?

Conectado directamente, un agente ve todas las herramientas que expone el servidor y guarda él mismo la credencial. A través de TrustGate tú eliges qué herramientas recibe cada agente, y cada llamada queda registrada a nombre del agente que la hizo.

¿Qué pasa si cambia la API de dbt Labs MCP?

Seguimos el esquema de dbt Labs MCP, así que el catálogo de herramientas se mantiene al día. Las herramientas que ya habías permitido siguen funcionando, y cualquier novedad queda denegada hasta que la actives.

¿Puedo dar herramientas de dbt Labs distintas a cada agente?

Sí. El acceso se define por agente: uno puede recibir unas pocas herramientas de lectura y otro el conjunto completo. Concedes el MCP entero o herramientas sueltas dentro de él.

¿Dónde veo lo que han hecho mis agentes en dbt Labs?

Cada llamada queda registrada a nombre del agente que la hizo, junto con la herramienta que usó. La actividad puede enviarse a tu propio sistema de monitorización.

¿Tengo que alojar yo el servidor de dbt Labs MCP?

No. TrustGate se conecta al servidor de dbt Labs MCP y se sitúa delante de él. Tu agente solo habla con tu URL de TrustGate, nunca directamente con dbt Labs.

Conecta dbt Labs MCP a tus agentes de IA, de forma segura.

Q: ¿Es seguro dbt Labs MCP?

El servidor expone 27 herramientas y algunas pueden escribir en tu cuenta de dbt Labs. Detrás de TrustGate, un agente solo ve las herramientas que tú permites, las peticiones y respuestas se inspeccionan y cada llamada queda registrada. Todo lo que esté fuera de la lista permitida se deniega antes de llegar a dbt Labs.

Un único endpoint seguro para cada llamada a dbt Labs que hacen tus agentes de IA: acotada por usuario, inspeccionada y registrada.

Empieza gratis

Solicita una demo

Prueba dbt Labs MCP ahora

Lo que pueden pedir tus agentes una vez conectado dbt Labs MCP.

Elige las herramientas que pueden usar tus agentes de IA

27 herramientas del esquema de dbt Labs MCP.

Mostrando 27 herramientas

list_metricsreadLists the metrics defined in the dbt Semantic Layer.
get_dimensionsreadGets the dimensions available for a given set of metrics.
get_entitiesreadGets the entities available for a given set of metrics.
get_dimension_valuesreadGets the distinct values for a dimension, optionally scoped to specific metrics.
query_metricsreadQueries metrics with grouping, filters and ordering through the Semantic Layer.
get_all_modelsreadRetrieves the name and description of all models in the project.
get_model_detailsreadGets the details of a model, including its columns, tests and compiled code.
get_model_parentsreadGets the upstream models and sources a model depends on.
get_model_childrenreadGets the downstream models that depend on a model.
get_all_sourcesreadGets all sources with their freshness status, optionally filtered by source name.
get_exposuresreadGets all exposures: the downstream dashboards, apps and analyses that consume the project.
get_all_macrosreadRetrieves the macros in the project, optionally filtered by package.
get_related_modelsreadFinds similar models using semantic search over the project.
execute_sqlhigh riskExecutes SQL on dbt Platform infrastructure with Semantic Layer support.
text_to_sqlreadGenerates SQL from natural language using the project's context.
listreadLists the resources in the dbt project by type, with selector support.
parsereadParses and validates the project files for syntax correctness.
compilereadCompiles the project without running anything against the warehouse.
showreadExecutes SQL against the database and returns the results.
runhigh riskExecutes models to materialise them in the database.
testwriteRuns tests to validate data and model integrity.
list_jobsreadLists the jobs defined on dbt Platform.
get_job_run_detailsreadGets the details and logs of a job run.
list_jobs_runsreadLists the runs of a job with their status and timing.
trigger_job_runhigh riskTriggers a job run on dbt Platform, materialising data in the warehouse.
get_mcp_server_versionreadReturns the current version of the dbt MCP server.
get_mcp_server_branchreadReturns the current git branch of the running dbt MCP server.

Qué expone dbt Labs MCP

dbt Labs MCP agrupa sus 27 herramientas en 6 categorías, cada una con una política inicial sugerida.

Las 27 herramientas en JSON, listas para pegar.

Categoría	Incluye	Acceso	Política sugerida
Semantic Layer	Métricas, dimensiones, entidades y ejecución de consultas semánticas	Lectura	Requiere un service token con permisos de Semantic Layer
Discovery	Modelos, fuentes, macros, exposures, tests y linaje de la Discovery API	Lectura	Metadatos de solo lectura; se puede permitir ampliamente
SQL	Ejecución de SQL en la infraestructura de dbt Platform y generación desde lenguaje natural	Lectura / Escritura	El SQL alcanza el warehouse; acota la conexión
CLI de dbt	Ejecución, build, tests, compilación y parseo del proyecto en local	Lectura / Escritura	Solo autoalojado; aprueba las ejecuciones contra producción
Admin API	Jobs, ejecuciones y proyectos en dbt Platform	Lectura / Escritura	Aprueba el lanzamiento de jobs; materializan datos
Documentación y metadatos	Búsqueda en la documentación de dbt e información de versión del servidor MCP	Lectura	Permite búsquedas en la documentación

Conecta dbt Labs MCP a tu agente de IA

Cuatro pasos, menos de diez minutos.

01
Inicia sesión en NeuralTrust
Abre la plataforma de NeuralTrust, inicia sesión y ve a Getting started, después a Connect your tools.
02
Elige tu agente
Cuando te pregunte qué agente usas, elige Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, Copilot o tu propio código.
03
Conecta dbt Labs
Busca dbt Labs en la lista de herramientas y conéctalo.
04
Conecta tu agente
Sigue los pasos en pantalla para añadir la configuración a tu agente y envía el prompt de prueba.

Permisos hasta la herramienta individual

No permites ni bloqueas dbt Labs MCP entero. Permites exactamente las herramientas que puede llamar cada agente, una a una.

dbt Labs MCP	27 HERRAMIENTAS DISPONIBLES
Agente de revisión de código	4 herramientas, solo lectura
Bot de triaje de incidencias	9 herramientas
Asistente del equipo de plataforma	las 27 herramientas

Herramienta por herramientaConectar el servidor no es la unidad de acceso. Cada herramienta se concede por separado.
Denegado por defectoUna herramienta que no has activado nunca se expone al agente.
Aprobación en las escriturasLas herramientas que modifican o borran pueden exigir la confirmación de una persona.

¿Es seguro dbt Labs MCP?

Un endpoint en lugar de credenciales en claro. Cada llamada se comprueba contra la política y queda registrada.

Agentes de IASe conectan desde la configuración de tu cliente MCP.	NeuralTrustSe aplican los controles según tu configuración.	dbt Labs MCP27 herramientas documentadas.
Asistentes de código	Conexión y credencialespor usuario	Discovery8 herramientas
Copilotos internos	Políticas de acceso a herramientasdenegado por defecto	CLI de dbt6 herramientas
Automatizaciones de flujos	Inspección de peticiones y respuestasen línea	Semantic Layer5 herramientas
Clientes MCP compatibles	Monitorización de actividadalertas y registros	Resto de herramientas8 herramientas