
ModelContextProtocol (MCP) Server-integratie
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
Verbind FlowHunt met Lightdash BI via de Lightdash MCP Server, zodat AI-agenten analysetaken kunnen automatiseren, projectdata kunnen ophalen en business intelligence-workflows vereenvoudigd worden.
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.
Er worden geen prompt-sjablonen genoemd in de repository of documentatie.
Er worden geen expliciete MCP-resource-definities gegeven in de repository of documentatie.
windsurf.json
).mcpServers
-sectie:{
"mcpServers": {
"lightdash": {
"command": "npx",
"args": ["lightdash-mcp-server"]
}
}
}
API-sleutels beveiligen: Sla je Lightdash API-sleutels op in omgevingsvariabelen:
{
"command": "npx",
"args": ["lightdash-mcp-server"],
"env": {
"LIGHTDASH_API_KEY": "your_api_key"
}
}
{
"mcpServers": {
"lightdash": {
"command": "npx",
"args": ["lightdash-mcp-server"]
}
}
}
API-sleutels beveiligen:
{
"env": {
"LIGHTDASH_API_KEY": "your_api_key"
}
}
mcpServers
toe:{
"mcpServers": {
"lightdash": {
"command": "npx",
"args": ["lightdash-mcp-server"]
}
}
}
API-sleutels beveiligen:
{
"env": {
"LIGHTDASH_API_KEY": "your_api_key"
}
}
{
"mcpServers": {
"lightdash": {
"command": "npx",
"args": ["lightdash-mcp-server"]
}
}
}
API-sleutels beveiligen:
{
"env": {
"LIGHTDASH_API_KEY": "your_api_key"
}
}
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.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Legt uit dat de Lightdash MCP Server AI verbindt met het Lightdash BI-platform. |
Lijst van Prompts | ⛔ | Er worden geen prompt-sjablonen genoemd. |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen expliciete MCP-resource-definities. |
Lijst van Tools | ✅ | Vier tools: list_projects, get_project, list_spaces, list_charts. |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Configuratie met omgevingsvariabelen getoond. |
Sampling Support (minder belangrijk bij evaluatie) | ⛔ | Niet genoemd in de documentatie. |
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.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft ten minste één tool | ✅ |
Aantal Forks | 5 |
Aantal Sterren | 17 |
De Lightdash MCP Server stelt AI-agenten en ontwikkeltools in staat om programmatisch toegang te krijgen tot het business intelligence-platform van Lightdash, waardoor het mogelijk wordt om analytics-operaties te automatiseren en informatie over projecten, spaces en grafieken op te halen.
Er zijn vier tools beschikbaar: list_projects, get_project, list_spaces en list_charts. Hiermee kun je Lightdash analytics-bronnen rechtstreeks vanuit je AI-workflows ontdekken en verkennen.
Gebruikstoepassingen zijn onder andere business intelligence-automatisering, integratie van datacatalogi, AI-gestuurde BI-assistenten die vragen over bronnen kunnen beantwoorden, workflowautomatisering en ontwikkelaars in staat stellen om programmatisch analytics-metadata te verkennen.
Bewaar je Lightdash API-sleutel altijd in omgevingsvariabelen binnen je MCP-serverconfiguratie om je gegevens veilig en buiten je codebase te houden.
Voeg het MCP-component toe aan je FlowHunt-flow, configureer het met het Lightdash MCP Server-endpoint, en je AI-agent krijgt toegang tot alle beschikbare tools en analytics-bronnen.
Geef je BI-automatisering een boost door FlowHunt te koppelen aan Lightdash via de MCP Server. Krijg moeiteloos toegang tot analytics-bronnen in je AI-workflows.
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
De DataHub MCP Server vormt de brug tussen FlowHunt AI-agenten en het DataHub metadata-platform. Hiermee wordt geavanceerde data-ontdekking, lijnanalyse, geauto...
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...