خادم Lightdash MCP

ماذا يفعل خادم “Lightdash” MCP؟

خادم Lightdash MCP (بروتوكول سياق النماذج) هو أداة تربط المساعدين الذكاء الاصطناعي بمنصة Lightdash، وهي منصة حديثة لذكاء الأعمال (BI) والتحليلات. من خلال توفير وصول متوافق مع MCP إلى واجهة برمجة تطبيقات Lightdash، يمكّن هذا الخادم وكلاء الذكاء الاصطناعي وأدوات التطوير من التفاعل برمجياً مع بيانات Lightdash. تسمح هذه التكاملات للمطورين بتنفيذ مهام مثل سرد المشاريع، واسترجاع تفاصيل المشاريع، واستكشاف المساحات والمخططات التحليلية مباشرة من سير عمل الذكاء الاصطناعي الخاص بهم. ونتيجة لذلك، يعزز خادم Lightdash MCP إنتاجية التطوير من خلال تبسيط الوصول إلى البيانات، وأتمتة الإجراءات المتعلقة بالتحليلات، ودعم عمليات الذكاء الاصطناعي الأكثر ذكاءً ووعياً بالسياق ضمن سير عمل الهندسة وذكاء الأعمال.

قائمة القوالب (Prompts)

لم يتم ذكر أي قوالب prompts في المستودع أو الوثائق.

قائمة الموارد

لم يتم توفير تعريفات موارد MCP صريحة في المستودع أو الوثائق.

قائمة الأدوات

• list_projects: يسرد جميع المشاريع في مؤسسة Lightdash، مما يتيح للمستخدمين رؤية مشاريع التحليلات المتوفرة.
• get_project: يسترجع تفاصيل مشروع محدد، ويوفر معلومات معمقة مفيدة لاستكشاف البيانات وإدارتها.
• list_spaces: يسرد جميع المساحات ضمن مشروع معين، مما يساعد المستخدمين على التنقل في هيكل لوحات المعلومات والتحليلات.
• list_charts: يسرد جميع المخططات في المشروع، مما يمكّن من اكتشاف سريع والوصول إلى التصورات ولوحات المعلومات.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• أتمتة ذكاء الأعمال: يمكن للمطورين ووكلاء الذكاء الاصطناعي استرجاع قوائم المشاريع التحليلية والمساحات والمخططات تلقائياً، مما يبسط عمليات إعداد التقارير واكتشاف البيانات.
• تكامل فهرس البيانات: يمكّن من إنشاء فهارس بيانات مؤتمتة من خلال عرض بيانات المشاريع والمساحات والمخططات الخاصة بـ Lightdash للفهرسة أو التوثيق.
• مساعدي ذكاء الأعمال المدعومين بالذكاء الاصطناعي: يمكّن مساعدين الذكاء الاصطناعي من الإجابة عن استفسارات حول موارد التحليلات المتاحة، وتحديد لوحات المعلومات أو جلب معلومات المخططات دون الحاجة للبحث اليدوي.
• أتمتة سير العمل: يدعم سير العمل المؤتمت حيث يمكن أن يؤدي تغيير حالة مشاريع أو مخططات Lightdash إلى إجراءات أو إشعارات إضافية.
• استكشاف البيانات للمطورين: يمكّن المهندسين من استكشاف موارد التحليلات التنظيمية برمجياً أثناء تطوير التطبيقات أو التكامل أو الاختبار.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js على نظامك.
2. افتح ملف إعدادات Windsurf (مثلاً، windsurf.json).
3. أضف خادم Lightdash MCP إلى قسم mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "lightdash": {
         "command": "npx",
         "args": ["lightdash-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من أن خادم Lightdash MCP نشط وقابل للوصول.

تأمين مفاتيح API: قم بتخزين مفاتيح Lightdash API الخاصة بك في متغيرات البيئة:

{
  "command": "npx",
  "args": ["lightdash-mcp-server"],
  "env": {
    "LIGHTDASH_API_KEY": "your_api_key"
  }
}

Claude

1. قم بتثبيت Node.js إذا لم يكن مثبتاً بالفعل.
2. حدد موقع ملف إعدادات MCP لـ Claude.
3. أضف خادم Lightdash MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "lightdash": {
         "command": "npx",
         "args": ["lightdash-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Claude.
5. تأكد من الاتصال بخادم Lightdash MCP.

تأمين مفاتيح API:

{
  "env": {
    "LIGHTDASH_API_KEY": "your_api_key"
  }
}

Cursor

1. قم بتثبيت Node.js كشرط أساسي.
2. عدل ملف إعدادات Cursor.
3. ضمن mcpServers، أضف:

   {
     "mcpServers": {
       "lightdash": {
         "command": "npx",
         "args": ["lightdash-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ التعديلات وأعد تشغيل Cursor.
5. تأكد من أن الخادم MCP يعمل.

تأمين مفاتيح API:

{
  "env": {
    "LIGHTDASH_API_KEY": "your_api_key"
  }
}

Cline

1. تأكد من إعداد Node.js على جهازك.
2. افتح إعدادات خوادم MCP لـ Cline.
3. أضف خادم Lightdash MCP باستخدام:

   {
     "mcpServers": {
       "lightdash": {
         "command": "npx",
         "args": ["lightdash-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من توفر الخادم MCP.

تأمين مفاتيح API:

{
  "env": {
    "LIGHTDASH_API_KEY": "your_api_key"
  }
}

كيفية استخدام هذا الخادم MCP ضمن التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام لـ MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:

{
  "lightdash": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بمجرد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي الآن من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “lightdash” إلى اسم خادم MCP الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استناداً إلى الجداول أعلاه، يوفر خادم Lightdash MCP تكامل أدوات أساسي لـ Lightdash analytics ولكنه يفتقر إلى قوالب prompts، الموارد الصريحة، أو دعم العينات/الجذور. الوثائق واضحة فيما يخص الإعداد وتوضيح أمثلة حماية بيانات الاعتماد. أقيّم هذا الخادم MCP بـ 5/10 من حيث الاكتمال والفائدة في وضعه الحالي.

تقييم MCP