Lightdash MCP Server

Co robi serwer “Lightdash” MCP?

Lightdash MCP (Model Context Protocol) Server to narzędzie łączące asystentów AI z Lightdash, nowoczesną platformą business intelligence (BI) i analityczną. Udostępniając dostęp MCP do API Lightdash, serwer ten umożliwia agentom AI i narzędziom deweloperskim programistyczną interakcję z danymi Lightdash. Dzięki temu deweloperzy mogą wykonywać zadania takie jak listowanie projektów, pobieranie szczegółów projektów czy eksploracja przestrzeni analitycznych i wykresów bezpośrednio ze swoich przepływów AI. W rezultacie Lightdash MCP Server zwiększa produktywność deweloperów poprzez uproszczenie dostępu do danych, automatyzację zadań związanych z analizą i wsparcie inteligentnych, kontekstowych procesów napędzanych przez AI w inżynierii i BI.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie podano jawnych definicji zasobów MCP.

Lista narzędzi

• list_projects: Wyświetla wszystkie projekty w organizacji Lightdash, pozwalając użytkownikom zobaczyć dostępne projekty analityczne.
• get_project: Pobiera szczegóły konkretnego projektu, zapewniając dogłębne informacje przydatne do eksploracji i zarządzania danymi.
• list_spaces: Wyświetla wszystkie przestrzenie w danym projekcie, pomagając użytkownikom nawigować po strukturze organizacyjnej dashboardów i analiz.
• list_charts: Wyświetla wszystkie wykresy w projekcie, umożliwiając szybkie odnalezienie i dostęp do wizualizacji oraz dashboardów.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyzacja Business Intelligence: Deweloperzy i agenci AI mogą automatycznie pobierać listy projektów analitycznych, przestrzeni i wykresów, usprawniając raportowanie i odkrywanie danych.
• Integracja z katalogiem danych: Umożliwia tworzenie automatycznych katalogów danych poprzez udostępnianie metadanych projektów, przestrzeni i wykresów Lightdash do indeksowania lub dokumentacji.
• Asystenci BI wspierani przez AI: Daje asystentom AI możliwość odpowiadania na pytania o dostępne zasoby analityczne, lokalizowania dashboardów lub pobierania informacji o wykresach bez ręcznego przeszukiwania.
• Automatyzacja przepływów pracy: Obsługuje automatyczne przepływy, w których status projektów lub wykresów Lightdash może inicjować kolejne działania lub powiadomienia.
• Eksploracja danych dla deweloperów: Pozwala programistom na eksplorację zasobów analitycznych organizacji podczas tworzenia aplikacji, integracji lub testów.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.json).
3. Dodaj Lightdash MCP Server do sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy Lightdash MCP Server jest aktywny i dostępny.

Zabezpieczenie kluczy API: Przechowuj klucz API Lightdash w zmiennych środowiskowych:

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

Claude

1. Zainstaluj Node.js, jeśli nie jest zainstalowany.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny MCP Claude.
3. Dodaj Lightdash MCP Server:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude.
5. Upewnij się, że połączenie z Lightdash MCP Server działa.

Zabezpieczenie kluczy API:

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

Cursor

1. Zainstaluj Node.js jako wymagany składnik.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
3. W sekcji mcpServers dodaj:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
5. Potwierdź, że MCP Server działa.

Zabezpieczenie kluczy API:

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

Cline

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na komputerze.
2. Otwórz konfigurację serwerów MCP Cline.
3. Dodaj Lightdash MCP Server używając:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Cline.
5. Sprawdź dostępność MCP Servera.

Zabezpieczenie kluczy API:

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

Jak użyć tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, by otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw dane serwera MCP w poniższym formacie JSON:

{
  "lightdash": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://twojmcpserver.example/sciezka/do/mcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia i uzyskiwać dostęp do wszystkich jego funkcji. Pamiętaj, aby zamienić “lightdash” na faktyczną nazwę Twojego serwera MCP oraz wstawić własny adres URL serwera.

Podsumowanie

Na podstawie powyższej tabeli Lightdash MCP Server zapewnia kluczową integrację narzędzi z analizą Lightdash, ale brakuje mu szablonów promptów, jawnych zasobów i wsparcia dla sampling/roots. Dokumentacja jest przejrzysta pod kątem konfiguracji i zabezpieczania danych. Oceniam ten serwer MCP na 5/10 pod względem kompletności i użyteczności w obecnej wersji.

Ocena MCP