Lightdash MCP Server

Co dělá “Lightdash” MCP Server?

Lightdash MCP (Model Context Protocol) Server je nástroj, který propojuje AI asistenty s Lightdash, moderní platformou business intelligence (BI) a analytiky. Poskytováním MCP-kompatibilního přístupu k API Lightdash umožňuje AI agentům a vývojářským nástrojům programaticky pracovat s daty Lightdash. Tato integrace dovoluje vývojářům provádět úlohy jako je výpis projektů, získávání detailů projektů či procházení analytických prostorů a grafů přímo z AI workflow. Výsledkem je zvýšení produktivity vývoje díky zjednodušenému přístupu k datům, automatizaci analytických akcí a podpoře inteligentních, kontextově uvědomělých AI procesů v rámci inženýrských i BI workflow.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Seznam zdrojů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou definovány žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• list_projects: Vypíše všechny projekty v organizaci Lightdash, což umožňuje uživatelům vidět dostupné analytické projekty.
• get_project: Získá podrobnosti o konkrétním projektu a poskytuje detailní informace užitečné pro exploraci a správu dat.
• list_spaces: Vypíše všechny prostory v daném projektu a pomáhá uživatelům v orientaci ve struktuře dashboardů a analytických prostor.
• list_charts: Vypíše všechny grafy v projektu a umožňuje rychlé nalezení a přístup k vizualizacím a dashboardům.

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Případy použití tohoto MCP serveru

• Automatizace BI: Vývojáři a AI agenti mohou automaticky získávat seznamy analytických projektů, prostor a grafů, což zjednodušuje reporting i objevování dat.
• Integrace datového katalogu: Umožňuje automatizovanou tvorbu datových katalogů zpřístupněním metadat projektů, prostor a grafů Lightdash pro indexaci či dokumentaci.
• AI asistenti pro BI: Umožňuje AI asistentům odpovídat na dotazy o dostupných analytických zdrojích, najít dashboardy nebo získat informace o grafech bez ručního vyhledávání.
• Automatizace workflow: Podporuje automatizované workflow, kde stav projektů či grafů v Lightdash může spouštět další akce nebo notifikace.
• Datová explorace pro vývojáře: Umožňuje vývojářům programaticky prozkoumávat firemní analytické zdroje při vývoji aplikací, integraci či testování.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte v systému nainstalovaný Node.js.
2. Otevřete konfigurační soubor Windsurf (např. windsurf.json).
3. Přidejte Lightdash MCP Server do sekce mcpServers:

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

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že je Lightdash MCP Server aktivní a dostupný.

Zabezpečení API klíčů: Ukládejte své API klíče Lightdash do proměnných prostředí:

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

Claude

1. Nainstalujte Node.js, pokud není již nainstalován.
2. Najděte konfigurační soubor MCP pro Claude.
3. Přidejte Lightdash MCP Server:

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

4. Uložte a restartujte Claude.
5. Ujistěte se, že je Lightdash MCP Server připojen.

Zabezpečení API klíčů:

{
  "env": {
    "LIGHTDASH_API_KEY": "váš_api_klíč"
  }
}

Cursor

1. Jako předpoklad nainstalujte Node.js.
2. Upravte konfigurační soubor Cursor.
3. Do sekce mcpServers přidejte:

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

4. Uložte změny a restartujte Cursor.
5. Ověřte, že MCP server běží.

Zabezpečení API klíčů:

{
  "env": {
    "LIGHTDASH_API_KEY": "váš_api_klíč"
  }
}

Cline

1. Zajistěte, že máte na svém počítači nastaven Node.js.
2. Otevřete konfiguraci MCP serverů pro Cline.
3. Přidejte Lightdash MCP Server:

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

4. Uložte konfiguraci a restartujte Cline.
5. Zkontrolujte, že je MCP server dostupný.

Zabezpečení API klíčů:

{
  "env": {
    "LIGHTDASH_API_KEY": "váš_api_klíč"
  }
}

Jak používat tento MCP uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci bude mít AI agent přístup k tomuto MCP jako k nástroji a ke všem jeho funkcím i možnostem. Nezapomeňte změnit “lightdash” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedených tabulek poskytuje Lightdash MCP Server základní nástrojovou integraci pro analytiku Lightdash, ale postrádá šablony promptů, explicitní zdroje či podporu sampling/roots. Je dobře zdokumentován pro nastavení a přináší jasné příklady zabezpečení přihlašovacích údajů. Tento MCP server bych hodnotil na 5/10 z hlediska úplnosti a užitečnosti v současném stavu.

MCP skóre