Lightdash MCP -palvelin

Mitä “Lightdash” MCP -palvelin tekee?

Lightdash MCP (Model Context Protocol) -palvelin on työkalu, joka yhdistää tekoälyavustajat Lightdashiin, moderniin liiketoimintatiedon (BI) ja analytiikan alustaan. Tarjoamalla MCP-yhteensopivan pääsyn Lightdashin API-rajapintaan tämä palvelin mahdollistaa tekoälyagenttien ja kehitystyökalujen ohjelmallisen vuorovaikutuksen Lightdash-dataan. Integraation ansiosta kehittäjät voivat suorittaa tehtäviä, kuten projektien listausta, projektien tietojen hakua sekä analytiikkatilojen ja -kaavioiden tutkimista suoraan AI-työnkuluistaan. Näin Lightdash MCP -palvelin parantaa kehityksen tuottavuutta yksinkertaistamalla datan saatavuutta, automatisoimalla analytiikkaan liittyviä toimia ja tukemalla älykkäämpiä, kontekstista tietoisia tekoälypohjaisia prosesseja niin ohjelmistokehityksessä kuin liiketoimintatiedon työnkuluissa.

Kehotepohjien lista

Yhtään kehotepohjaa ei mainita repositoriossa tai dokumentaatiossa.

Resurssien lista

Repositoriossa tai dokumentaatiossa ei ole määritelty eksplisiittisiä MCP-resursseja.

Työkalujen lista

• list_projects: Listaa kaikki projektit Lightdash-organisaatiossa, jolloin käyttäjä näkee saatavilla olevat analytiikkaprojektit.
• get_project: Hakee tietyn projektin tiedot ja tarjoaa syvällistä tietoa datan tutkimista ja hallintaa varten.
• list_spaces: Listaa kaikki tilat valitussa projektissa, auttaen käyttäjiä navigoimaan dashboardien ja analytiikan rakenteessa.
• list_charts: Listaa kaikki kaaviot projektissa, mahdollistaen nopean visualisointien ja dashboardien löytämisen.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Liiketoimintatiedon automaatio: Kehittäjät ja tekoälyagentit voivat automaattisesti hakea analytiikkaprojektien, tilojen ja kaavioiden listoja, mikä nopeuttaa raportointia ja tiedon löydettävyyttä.
• Tietokatalogin integrointi: Mahdollistaa automaattisten tietokatalogien luomisen tarjoamalla Lightdashin projektien, tilojen ja kaavioiden metatietoja indeksointia tai dokumentaatiota varten.
• Tekoälyllä tehostetut BI-avustajat: Mahdollistaa tekoälyavustajien vastaavan kysymyksiin analytiikkavaroista, löytävän dashboardeja tai hakevan kaaviotietoja ilman manuaalista etsintää.
• Työnkulkujen automaatio: Tukee automaattisia työnkulkuja, joissa Lightdash-projektien tai -kaavioiden tila voi laukaista jatkotoimintoja tai ilmoituksia.
• Datan tutkiminen kehittäjille: Mahdollistaa insinöörien ohjelmallisesti tutkia organisaation analytiikkavaroja sovelluskehityksen, integraation tai testauksen yhteydessä.

Miten se otetaan käyttöön

Windsurf

1. Varmista, että Node.js on asennettu järjestelmääsi.
2. Avaa Windsurfin asetustiedosto (esim. windsurf.json).
3. Lisää Lightdash MCP -palvelin mcpServers-osioon:

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

4. Tallenna asetukset ja käynnistä Windsurf uudelleen.
5. Tarkista, että Lightdash MCP -palvelin on aktiivinen ja saavutettavissa.

API-avainten suojaus: Tallenna Lightdash API -avaimesi ympäristömuuttujiin:

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

Claude

1. Asenna Node.js, jos sitä ei ole vielä asennettu.
2. Etsi Clauden MCP-asetustiedosto.
3. Lisää Lightdash MCP -palvelin:

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

4. Tallenna ja käynnistä Claude uudelleen.
5. Varmista yhteys Lightdash MCP -palvelimeen.

API-avainten suojaus:

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

Cursor

1. Asenna Node.js esivaatimuksena.
2. Muokkaa Cursorin asetustiedostoa.
3. Lisää mcpServers-osioon:

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

4. Tallenna muutokset ja käynnistä Cursor uudelleen.
5. Vahvista, että MCP-palvelin on käynnissä.

API-avainten suojaus:

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

Cline

1. Varmista, että Node.js on asennettu koneellesi.
2. Avaa Clinen MCP-palvelinten asetukset.
3. Lisää Lightdash MCP -palvelin:

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

4. Tallenna asetukset ja käynnistä Cline uudelleen.
5. Tarkista, että MCP-palvelin on käytettävissä.

API-avainten suojaus:

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

Miten käyttää tätä MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Integroi MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä ensin MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistämällä se AI-agenttiisi:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi asetuspaneelin. Järjestelmän MCP-asetukset -osioon syötä MCP-palvelimesi tiedot tässä JSON-muodossa:

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

Kun asetukset on tehty, AI-agentti voi käyttää MCP:tä työkaluna ja hyödyntää kaikkia sen toimintoja ja ominaisuuksia. Muista vaihtaa “lightdash” MCP-palvelimesi nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Yllä olevan taulukon perusteella Lightdash MCP -palvelin tarjoaa olennaiset työkalut Lightdash-analytiikkaan, mutta siltä puuttuu kehotepohjat, eksplisiittiset resurssit ja näytteenotto-/roots-tuki. Se on hyvin dokumentoitu käyttöönoton osalta ja antaa selkeät esimerkit tunnistetietojen turvaamisesta. Arvioisin tämän MCP-palvelimen 5/10 kokonaisuuden ja hyödyllisyyden osalta nykytilassa.

MCP-pisteet