Serveur Lightdash MCP

Que fait le serveur “Lightdash” MCP ?

Le serveur Lightdash MCP (Model Context Protocol) est un outil qui connecte les assistants IA à Lightdash, une plateforme moderne de business intelligence (BI) et d’analytique. En fournissant un accès compatible MCP à l’API de Lightdash, ce serveur permet aux agents IA et outils de développement d’interagir de façon programmatique avec les données Lightdash. Cette intégration permet aux développeurs d’effectuer des tâches telles que lister les projets, récupérer les détails d’un projet et explorer les espaces et graphiques analytiques directement dans leurs workflows IA. En conséquence, le serveur Lightdash MCP améliore la productivité du développement en simplifiant l’accès aux données, en automatisant les actions liées à l’analytique et en soutenant des processus pilotés par l’IA plus intelligents et contextuels au sein des workflows d’ingénierie et de business intelligence.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune définition explicite de ressource MCP n’est fournie dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

• list_projects : Liste tous les projets de l’organisation Lightdash, permettant aux utilisateurs de voir les projets analytiques disponibles.
• get_project : Récupère les détails d’un projet spécifique, fournissant des informations détaillées utiles pour l’exploration et la gestion de données.
• list_spaces : Liste tous les espaces d’un projet donné, aidant les utilisateurs à naviguer dans la structure organisationnelle des tableaux de bord et analyses.
• list_charts : Liste tous les graphiques d’un projet, permettant une découverte rapide et un accès aux visualisations et tableaux de bord.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Automatisation de la Business Intelligence : Les développeurs et agents IA peuvent automatiquement récupérer les listes de projets analytiques, espaces et graphiques, rationalisant les tâches de reporting et de découverte de données.
• Intégration de catalogue de données : Permet la création de catalogues de données automatisés en exposant les métadonnées des projets, espaces et graphiques Lightdash pour l’indexation ou la documentation.
• Assistants BI propulsés par l’IA : Donne aux assistants IA la capacité de répondre à des questions sur les ressources analytiques disponibles, localiser des tableaux de bord ou obtenir des informations sur un graphique sans recherche manuelle.
• Automatisation des workflows : Prend en charge des workflows automatisés où le statut des projets ou graphiques Lightdash peut déclencher des actions ou notifications supplémentaires.
• Exploration de données pour les développeurs : Permet aux ingénieurs d’explorer de façon programmatique les ressources analytiques de l’organisation lors du développement, de l’intégration ou des tests d’applications.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre système.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf (par exemple, windsurf.json).
3. Ajoutez le serveur Lightdash MCP à la section mcpServers :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur Lightdash MCP est actif et accessible.

Sécurisation des clés API : Stockez vos clés API Lightdash dans des variables d’environnement :

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

Claude

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Localisez le fichier de configuration MCP de Claude.
3. Ajoutez le serveur Lightdash MCP :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude.
5. Vérifiez la connectivité avec le serveur Lightdash MCP.

Sécurisation des clés API :

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

Cursor

1. Installez Node.js au préalable.
2. Modifiez le fichier de configuration Cursor.
3. Dans mcpServers, ajoutez :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.
5. Confirmez que le serveur MCP fonctionne bien.

Sécurisation des clés API :

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

Cline

1. Vérifiez que Node.js est installé sur votre machine.
2. Ouvrez la configuration des serveurs MCP de Cline.
3. Ajoutez le serveur Lightdash MCP via :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Cline.
5. Vérifiez que le serveur MCP est disponible.

Sécurisation des clés API :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctionnalités. N’oubliez pas de remplacer “lightdash” par le nom réel de votre serveur MCP et d’indiquer l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après ce tableau, le serveur Lightdash MCP fournit une intégration d’outils essentielle pour Lightdash analytics, mais n’inclut pas de templates de prompts, ressources explicites ou support d’échantillonnage/racines. Il est bien documenté pour la configuration et offre des exemples clairs de sécurisation des identifiants. J’attribue à ce serveur MCP une note de 5/10 pour son exhaustivité et son utilité dans l’état actuel.

Score MCP