Lightdash MCP Server

Wat doet de “Lightdash” MCP Server?

De Lightdash MCP (Model Context Protocol) Server is een tool die AI-assistenten verbindt met Lightdash, een modern business intelligence (BI) en analytics-platform. Door MCP-compatibele toegang tot de Lightdash API te bieden, stelt deze server AI-agenten en ontwikkeltools in staat om programmatisch te interacteren met Lightdash-data. Dankzij deze integratie kunnen ontwikkelaars taken uitvoeren zoals het tonen van projecten, het ophalen van projectdetails en het verkennen van analytics-spaces en grafieken rechtstreeks vanuit hun AI-workflows. Hierdoor verhoogt de Lightdash MCP Server de productiviteit van ontwikkelaars door data-toegang te vereenvoudigen, analytics-gerelateerde acties te automatiseren en intelligentere, contextbewuste AI-gedreven processen binnen engineering- en BI-workflows te ondersteunen.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-sjablonen genoemd in de repository of documentatie.

Klaar om uw bedrijf te laten groeien?

Start vandaag uw gratis proefperiode en zie binnen enkele dagen resultaten.

Demo aanvragen Inloggen

Lijst van Resources

Er worden geen expliciete MCP-resource-definities gegeven in de repository of documentatie.

Lijst van Tools

• list_projects: Toont alle projecten in de Lightdash-organisatie, zodat gebruikers beschikbare analytics-projecten kunnen bekijken.
• get_project: Haalt details op van een specifiek project, wat diepgaande informatie biedt die nuttig is voor data-exploratie en beheer.
• list_spaces: Toont alle spaces binnen een gegeven project, zodat gebruikers door de organisatiestructuur van dashboards en analytics kunnen navigeren.
• list_charts: Toont alle grafieken in een project, waardoor snelle ontdekking en toegang tot visualisaties en dashboards mogelijk is.

Schrijf u in voor onze nieuwsbrief

Ontvang gratis de nieuwste tips, trends en aanbiedingen.

E-mailadres

Abonneren

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Business Intelligence-automatisering: Ontwikkelaars en AI-agenten kunnen automatisch lijsten van analytics-projecten, spaces en grafieken ophalen, waardoor rapportage en dataontdekking worden gestroomlijnd.
• Datacatalogus-integratie: Maakt het mogelijk om geautomatiseerde datacatalogi te maken door Lightdash-project-, space- en grafiekmetadata beschikbaar te stellen voor indexering of documentatie.
• AI-gestuurde BI-assistenten: Stelt AI-assistenten in staat om vragen te beantwoorden over beschikbare analytics-bronnen, dashboards te vinden of grafiekinformatie op te halen zonder handmatig zoeken.
• Workflowautomatisering: Ondersteunt geautomatiseerde workflows waarbij de status van Lightdash-projecten of grafieken verdere acties of notificaties kan triggeren.
• Data-exploratie voor ontwikkelaars: Stelt engineers in staat om programmatisch organisatorische analytics-bronnen te verkennen tijdens applicatieontwikkeling, integratie of testen.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Node.js op je systeem is geïnstalleerd.
2. Open je Windsurf-configuratiebestand (bijvoorbeeld windsurf.json).
3. Voeg de Lightdash MCP Server toe aan je mcpServers-sectie:

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

4. Sla je configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de Lightdash MCP Server actief en bereikbaar is.

API-sleutels beveiligen: Sla je Lightdash API-sleutels op in omgevingsvariabelen:

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

Claude

1. Installeer Node.js als dit nog niet is gedaan.
2. Zoek het MCP-configuratiebestand van Claude.
3. Voeg de Lightdash MCP Server toe:

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

4. Sla op en herstart Claude.
5. Zorg dat de verbinding met de Lightdash MCP Server werkt.

API-sleutels beveiligen:

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

Cursor

1. Installeer Node.js als vereiste.
2. Bewerk je Cursor-configuratiebestand.
3. Voeg binnen mcpServers toe:

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

4. Sla de wijzigingen op en herstart Cursor.
5. Controleer of de MCP Server draait.

API-sleutels beveiligen:

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

Cline

1. Zorg dat Node.js op je machine staat.
2. Open de Cline MCP-serversconfiguratie.
3. Voeg de Lightdash MCP Server toe via:

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

4. Sla je configuratie op en herstart Cline.
5. Controleer of de MCP Server beschikbaar is.

API-sleutels beveiligen:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Vul in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet om “lightdash” te veranderen in de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door die van jouw eigen MCP-server.

Overzicht

Op basis van bovenstaande tabellen biedt de Lightdash MCP Server essentiële tool-integratie voor Lightdash analytics, maar ontbreken prompt-sjablonen, expliciete resources of sampling/roots-ondersteuning. De setup is goed gedocumenteerd en er zijn duidelijke voorbeelden voor het beveiligen van credentials. Ik zou deze MCP server beoordelen met een 5/10 voor volledigheid en bruikbaarheid in de huidige staat.

MCP Score