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MCP工具

开源MCP工具：Reverse ETL for the code-first data stack

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具

英文名：drt

⭐ 26 Stars 🍴 37 Forks 💻 Python 📄 Apache-2.0 🏷 AI 7.5分

7.5AI 综合评分

mcpbigquerycliclickhousedagsterdata-activationpython

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明

✦ AI Skill Hub 推荐

开源MCP工具：Reverse ETL for the code-first data stack 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。综合评分 7.5 分，整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。

📚 深度解析

开源MCP工具：Reverse ETL for the code-first data stack 是一款基于 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源，旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口，目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装开源MCP工具：Reverse ETL for the code-first data stack，你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力，可以用自然语言直接操控该工具的功能，无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置，永久增强"——配置完成后，每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上，MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信，工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型，AI 可以按需调用。开源MCP工具：Reverse ETL for the code-first data stack 提供了结构化的工具调用接口，使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点，显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比，MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON，即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将开源MCP工具：Reverse ETL for the code-first data stack 评为 AI 评分 7.5 分，属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

基于Python的开源MCP工具，用于Reverse ETL的数据堆栈，提供了一个强大的数据激活解决方案。

开源MCP工具：Reverse ETL for the code-first data stack 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。

GitHub Stars

⭐ 26

开发语言

Python

支持平台

Windows / macOS / Linux

维护状态

轻量级项目，按需更新

开源协议

Apache-2.0

AI 综合评分

7.5 分

工具类型

MCP工具

Forks

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

基于Python的开源MCP工具，用于Reverse ETL的数据堆栈，提供了一个强大的数据激活解决方案。

📌 核心特色

通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
轻量无侵入设计，不影响现有系统架构

🎯 主要使用场景

在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站

以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。

安装命令

# 方式一：通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/drt-hub/drt

# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "--mcp---reverse-etl-for-the-code-first-data-stack": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "drt"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

📋 安装步骤说明

确认已安装 Node.js（v18 或以上版本）
打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
保存配置文件并重启 Claude 客户端
重启后，在对话中即可使用本工具

以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。

常用命令 / 代码示例

# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例：
用户: 请帮我用 开源MCP工具：Reverse ETL for the code-first data stack 执行以下任务...
Claude: [自动调用 开源MCP工具：Reverse ETL for the code-first data stack MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入："列出所有可用的 MCP 工具"

以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。

配置示例

// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "__mcp___reverse_etl_for_the_code-first_data_stack": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "drt"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效

📑 README 深度解析真实文档完整度 69/100 含工作流图查看 GitHub 原文 →

以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

简介

English | 日本語

1. Install

pip install drt-core

For cloud sources: pip install drt-core[bigquery], drt-core[postgres], etc.

Recommended: auto-install for your current shell (idempotent)

drt --install-completion

Install via Plugin Marketplace (recommended)

/plugin marketplace add drt-hub/drt
/plugin install drt@drt-hub

Tip: Enable auto-update so you always get the latest skills when drt is updated: /plugin → Marketplaces → drt-hub → Enable auto-update

Manual install (slash commands)

Copy the files from .claude/commands/ into your drt project's .claude/commands/ directory.

Skill	Trigger	What it does
`/drt-create-sync`	"create a sync"	Generates valid sync YAML from your intent
`/drt-debug`	"sync failed"	Diagnoses errors and suggests fixes
`/drt-init`	"set up drt"	Guides through project initialization
`/drt-migrate`	"migrate from Census"	Converts existing configs to drt YAML

---

Quickstart

No cloud accounts needed — runs locally with DuckDB in about 5 minutes.

3. Create sample data

python -c "
import duckdb
c = duckdb.connect('warehouse.duckdb')
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users AS SELECT * FROM (VALUES
  (1, 'Alice', 'alice@example.com'),
  (2, 'Bob',   'bob@example.com'),
  (3, 'Carol', 'carol@example.com')
) t(id, name, email)''')
c.close()
"

Or manually add to your shell config (run once from the target shell)

drt --show-completion >> ~/.bashrc # bash drt --show-completion >> ~/.zshrc # zsh drt --show-completion > ~/.config/fish/completions/drt.fish # fish ```

Note: --show-completion outputs the script for your current shell. Run it from the shell you want to configure. The manual >> append is not idempotent — run it once only.

After installation, restart your shell and tab-complete commands and options.

---

CLI Reference

drt init                    # initialize project
drt list                    # list sync definitions
drt sources                 # list available source connectors
drt destinations            # list available destination connectors
drt run                     # run all syncs
drt run --select <name>     # run a specific sync
drt run --all               # discover and run all syncs
drt run --select tag:<tag>  # run syncs matching a tag
drt run --threads 4         # parallel sync execution
drt run --dry-run           # dry run
drt run --verbose           # show row-level error details
drt run --output json       # structured JSON output for CI/scripting
drt run --log-format json   # structured JSON logging to stderr
drt run --profile prd       # override profile (or DRT_PROFILE env var)
drt run --cursor-value '…'  # override watermark cursor for backfill
drt test                    # run post-sync validation tests
drt test --select <name>    # test a specific sync
drt validate                # validate sync YAML configs
drt status                  # show recent sync status
drt status --output json    # JSON output for status
drt serve                   # start HTTP webhook endpoint
drt docs generate --format mermaid  # print project DAG as Mermaid
drt mcp run                 # start MCP server (requires drt-core[mcp])
drt --install-completion    # install shell completion (bash/zsh/fish)
drt --show-completion       # show completion script