Lightdash MCP 서버

“Lightdash” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Lightdash MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 Lightdash(현대적 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석 플랫폼)를 연결하는 도구입니다. MCP 호환 API 접근을 제공함으로써, 이 서버는 AI 에이전트 및 개발 도구가 Lightdash 데이터와 프로그램 방식으로 상호작용할 수 있게 합니다. 이를 통해 개발자는 프로젝트 목록 조회, 프로젝트 상세 정보 가져오기, 분석 공간 및 차트 탐색과 같은 작업을 AI 워크플로우 내에서 바로 수행할 수 있습니다. 결과적으로 Lightdash MCP 서버는 데이터 접근을 단순화하고, 분석 관련 작업을 자동화하며, 엔지니어링 및 비즈니스 인텔리전스 워크플로우 내에서 더욱 지능적이고 컨텍스트 인식이 뛰어난 AI 기반 프로세스를 지원함으로써 개발 생산성을 높여줍니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소나 문서에 명시적인 MCP 리소스 정의가 제공되지 않습니다.

도구 목록

• list_projects: Lightdash 조직 내 모든 프로젝트를 나열하여, 사용자가 이용 가능한 분석 프로젝트를 확인할 수 있습니다.
• get_project: 특정 프로젝트의 상세 정보를 조회하여, 데이터 탐색 및 관리에 유용한 심층 정보를 제공합니다.
• list_spaces: 주어진 프로젝트 내의 모든 공간을 나열하여, 대시보드와 분석의 조직 구조를 파악하는 데 도움을 줍니다.
• list_charts: 프로젝트 내 모든 차트를 나열하여, 시각화 및 대시보드의 빠른 탐색과 접근을 가능하게 합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 비즈니스 인텔리전스 자동화: 개발자와 AI 에이전트가 분석 프로젝트, 공간, 차트 목록을 자동으로 조회하여 리포팅 및 데이터 탐색 작업을 간소화할 수 있습니다.
• 데이터 카탈로그 통합: Lightdash 프로젝트, 공간, 차트 메타데이터를 노출하여 자동화된 데이터 카탈로그 구축 및 색인, 문서화에 활용할 수 있습니다.
• AI 기반 BI 어시스턴트: AI 어시스턴트가 수동 검색 없이 분석 리소스에 대한 질의 응답, 대시보드 위치 확인, 차트 정보 조회 등을 할 수 있습니다.
• 워크플로우 자동화: Lightdash 프로젝트 또는 차트의 상태에 따라 추가 작업이나 알림을 자동으로 트리거하는 워크플로우를 지원합니다.
• 개발자를 위한 데이터 탐색: 엔지니어가 애플리케이션 개발, 통합, 테스트 중 조직의 분석 리소스를 프로그램 방식으로 탐색할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(예: windsurf.json)을 여세요.
3. mcpServers 섹션에 Lightdash MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Lightdash MCP 서버가 활성화되고 접근 가능한지 확인하세요.

API 키 보안 설정: Lightdash API 키는 환경 변수에 저장하세요:

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

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Claude MCP 설정 파일을 찾으세요.
3. Lightdash MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. Lightdash MCP 서버와의 연결을 확인하세요.

API 키 보안 설정:

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

Cursor

1. Node.js를 사전에 설치하세요.
2. Cursor 설정 파일을 수정하세요.
3. mcpServers 내에 다음을 추가하세요:

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

4. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 정상적으로 동작하는지 확인하세요.

API 키 보안 설정:

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

Cline

1. 컴퓨터에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline MCP 서버 설정을 여세요.
3. Lightdash MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. MCP 서버가 사용 가능한지 확인하세요.

API 키 보안 설정:

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

플로우 내에서 MCP를 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, 해당 AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 도구에 접근할 수 있습니다. “lightdash"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 각각 교체하는 것을 잊지 마세요.

개요

위 표를 바탕으로, Lightdash MCP 서버는 Lightdash 분석과의 필수 도구 통합을 제공하지만, 프롬프트 템플릿, 명시적 리소스, 샘플링/루트 지원은 미흡합니다. 설치와 자격 증명 보안 관련 예시는 명확히 안내되어 있습니다. 현재 상태에서 이 MCP 서버의 완성도 및 유용성은 5/10으로 평가합니다.

MCP 점수