Server MCP Lightdash

Cosa fa il Server MCP “Lightdash”?

Il Server MCP (Model Context Protocol) Lightdash è uno strumento che collega assistenti AI a Lightdash, una moderna piattaforma di business intelligence (BI) e analytics. Fornendo accesso MCP-compatibile all’API di Lightdash, questo server permette ad agenti AI e strumenti di sviluppo di interagire programmaticamente con i dati Lightdash. Questa integrazione consente agli sviluppatori di eseguire attività come elencare progetti, recuperare dettagli di progetto ed esplorare spazi e grafici analytics direttamente nei loro workflow AI. Di conseguenza, il Server MCP Lightdash migliora la produttività dello sviluppo semplificando l’accesso ai dati, automatizzando azioni relative all’analytics e supportando processi AI-driven più intelligenti e contestuali nei workflow di ingegneria e business intelligence.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna definizione esplicita di risorsa MCP è fornita nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

• list_projects: Elenca tutti i progetti dell’organizzazione Lightdash, consentendo agli utenti di vedere i progetti di analytics disponibili.
• get_project: Recupera i dettagli di uno specifico progetto, fornendo informazioni approfondite utili per esplorazione e gestione dei dati.
• list_spaces: Elenca tutti gli spazi di un determinato progetto, aiutando a navigare la struttura organizzativa di dashboard e analytics.
• list_charts: Elenca tutti i grafici di un progetto, abilitando una rapida scoperta e accesso a visualizzazioni e dashboard.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Automazione Business Intelligence: Sviluppatori e agenti AI possono recuperare automaticamente elenchi di progetti, spazi e grafici, ottimizzando reportistica e discovery dei dati.
• Integrazione Catalogo Dati: Permette la creazione di cataloghi dati automatizzati esponendo i metadati di progetti, spazi e grafici Lightdash per scopi di indicizzazione o documentazione.
• Assistenti BI potenziati da AI: Consente ad assistenti AI di rispondere a domande sulle risorse analytics disponibili, individuare dashboard o ottenere informazioni sui grafici senza ricerca manuale.
• Automazione Workflow: Supporta flussi automatizzati dove lo stato di progetti o grafici Lightdash può innescare ulteriori azioni o notifiche.
• Esplorazione dati per sviluppatori: Permette agli ingegneri di esplorare programmaticamente le risorse analytics dell’organizzazione durante sviluppo applicativo, integrazione o test.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js sia installato sul tuo sistema.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf (ad esempio, windsurf.json).
3. Aggiungi il Server MCP Lightdash alla sezione mcpServers:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il Server MCP Lightdash sia attivo e accessibile.

Protezione delle API Key: Conserva le API key Lightdash in variabili d’ambiente:

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

Claude

1. Installa Node.js se non già presente.
2. Individua il file di configurazione MCP di Claude.
3. Aggiungi il Server MCP Lightdash:

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

4. Salva e riavvia Claude.
5. Assicurati che la connessione al Server MCP Lightdash sia funzionante.

Protezione delle API Key:

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

Cursor

1. Installa Node.js come prerequisito.
2. Modifica il file di configurazione di Cursor.
3. All’interno di mcpServers, aggiungi:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Cursor.
5. Conferma che il server MCP sia in esecuzione.

Protezione delle API Key:

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

Cline

1. Verifica che Node.js sia installato sulla tua macchina.
2. Apri la configurazione dei server MCP di Cline.
3. Aggiungi il Server MCP Lightdash utilizzando:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Cline.
5. Controlla che il server MCP sia disponibile.

Protezione delle API Key:

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

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, aggiungi il componente MCP al tuo flusso e collegalo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP nel formato JSON seguente:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento accedendo a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di sostituire “lightdash” con il nome effettivo del tuo server MCP e l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

In base alle tabelle sopra, il Server MCP Lightdash offre integrazione essenziale degli strumenti per Lightdash analytics ma manca di template di prompt, risorse esplicite o supporto sampling/roots. È ben documentato per l’installazione e fornisce esempi chiari per la protezione delle credenziali. Valuterei questo server MCP 5/10 per completezza e utilità allo stato attuale.

Punteggio MCP