Lightdash MCP-Server

Was macht der „Lightdash“ MCP-Server?

Der Lightdash MCP (Model Context Protocol) Server ist ein Tool, das KI-Assistenten mit Lightdash verbindet – einer modernen Business-Intelligence-(BI)- und Analyseplattform. Durch MCP-kompatiblen Zugriff auf die Lightdash-API können KI-Agenten und Entwicklungstools programmatisch mit Lightdash-Daten interagieren. Diese Integration ermöglicht es Entwicklern, Aufgaben wie das Auflisten von Projekten, das Abrufen von Projektdetails oder das Erkunden von Analysebereichen und Diagrammen direkt aus ihren KI-Workflows heraus durchzuführen. Dadurch steigert der Lightdash MCP-Server die Entwicklungseffizienz, vereinfacht den Datenzugriff, automatisiert analysebezogene Aktionen und unterstützt intelligentere, kontextbewusste KI-gesteuerte Prozesse in Engineering- und BI-Workflows.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine expliziten MCP-Ressourcen-Definitionen angegeben.

Liste der Tools

• list_projects: Listet alle Projekte in der Lightdash-Organisation auf und zeigt verfügbare Analyseprojekte an.
• get_project: Ruft Details zu einem bestimmten Projekt ab und liefert detaillierte Informationen für Datenexploration und Verwaltung.
• list_spaces: Listet alle Bereiche innerhalb eines Projekts auf und hilft beim Navigieren durch die Organisationsstruktur von Dashboards und Analysen.
• list_charts: Listet alle Diagramme in einem Projekt auf, was die schnelle Entdeckung und den Zugriff auf Visualisierungen und Dashboards ermöglicht.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Business-Intelligence-Automatisierung: Entwickler und KI-Agenten können automatisch Listen von Analyseprojekten, Bereichen und Diagrammen abrufen und so Reporting- und Datenfindungsaufgaben beschleunigen.
• Datenkatalog-Integration: Ermöglicht die Erstellung automatisierter Datenkataloge, indem Lightdash-Projekt-, Bereichs- und Diagramm-Metadaten für Indexierung oder Dokumentation bereitgestellt werden.
• KI-gestützte BI-Assistenten: Befähigt KI-Assistenten, Fragen zu verfügbaren Analyse-Ressourcen zu beantworten, Dashboards zu finden oder Diagramminformationen abzurufen – ganz ohne manuelle Recherche.
• Workflow-Automatisierung: Unterstützt automatisierte Workflows, in denen der Status von Lightdash-Projekten oder -Diagrammen weitere Aktionen oder Benachrichtigungen auslöst.
• Datenexploration für Entwickler: Erlaubt es Entwicklern, Analyse-Ressourcen der Organisation während Entwicklung, Integration oder Test programmgesteuert zu erkunden.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem System installiert ist.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (z. B. windsurf.json).
3. Fügen Sie den Lightdash MCP-Server im Abschnitt mcpServers hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Lightdash MCP-Server aktiv und erreichbar ist.

API-Keys absichern: Speichern Sie Ihren Lightdash API-Key in Umgebungsvariablen:

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

Claude

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht geschehen.
2. Suchen Sie die MCP-Konfigurationsdatei von Claude.
3. Fügen Sie den Lightdash MCP-Server hinzu:

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

4. Speichern und starten Sie Claude neu.
5. Stellen Sie sicher, dass die Verbindung zum Lightdash MCP-Server besteht.

API-Keys absichern:

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

Cursor

1. Installieren Sie Node.js als Voraussetzung.
2. Bearbeiten Sie Ihre Cursor-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie im Abschnitt mcpServers hinzu:

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

4. Änderungen speichern und Cursor neu starten.
5. Überprüfen Sie, ob der MCP-Server läuft.

API-Keys absichern:

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

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrer Maschine eingerichtet ist.
2. Öffnen Sie die MCP-Server-Konfiguration von Cline.
3. Fügen Sie den Lightdash MCP-Server wie folgt hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Cline neu.
5. Prüfen Sie, ob der MCP-Server verfügbar ist.

API-Keys absichern:

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

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich „System MCP-Konfiguration“ tragen Sie die Details Ihres MCP-Servers in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “lightdash” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer MCP-Server-Adresse anzupassen.

Übersicht

Basierend auf den obigen Tabellen bietet der Lightdash MCP-Server eine grundlegende Tool-Integration für Lightdash-Analytics, es fehlen jedoch Prompt-Vorlagen, explizite Ressourcen oder Sampling-/Root-Support. Die Einrichtung ist gut dokumentiert, und es gibt klare Beispiele zum Absichern von Zugangsdaten. Ich würde diesen MCP-Server mit 5/10 für Vollständigkeit und Nutzen im aktuellen Zustand bewerten.

MCP-Score