O que faz o “Lightdash” MCP Server?

O Lightdash MCP (Model Context Protocol) Server é uma ferramenta que conecta assistentes de IA ao Lightdash, uma plataforma moderna de business intelligence (BI) e analytics. Fornecendo acesso compatível com MCP à API do Lightdash, esse servidor permite que agentes de IA e ferramentas de desenvolvimento interajam programaticamente com os dados do Lightdash. Essa integração possibilita aos desenvolvedores realizar tarefas como listar projetos, recuperar detalhes de projetos e explorar espaços e gráficos de analytics diretamente nos fluxos de trabalho de IA. Como resultado, o Lightdash MCP Server aumenta a produtividade do desenvolvimento ao simplificar o acesso aos dados, automatizar ações relacionadas a analytics e dar suporte a processos de IA mais inteligentes e contextuais em fluxos de engenharia e business intelligence.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado no repositório ou na documentação.

Lista de Recursos

Não são fornecidas definições explícitas de recursos MCP no repositório ou na documentação.

Lista de Ferramentas

• list_projects: Lista todos os projetos na organização Lightdash, permitindo ao usuário visualizar os projetos de analytics disponíveis.
• get_project: Recupera detalhes de um projeto específico, fornecendo informações aprofundadas úteis para exploração e gestão de dados.
• list_spaces: Lista todos os espaços dentro de um projeto, ajudando a navegar pela estrutura organizacional de painéis e analytics.
• list_charts: Lista todos os gráficos em um projeto, permitindo descoberta e acesso rápido a visualizações e dashboards.

Casos de Uso deste MCP Server

• Automação de Business Intelligence: Desenvolvedores e agentes de IA podem automaticamente recuperar listas de projetos, espaços e gráficos de analytics, otimizando tarefas de relatórios e descoberta de dados.
• Integração com Catálogo de Dados: Permite a criação de catálogos de dados automatizados ao expor metadados de projeto, espaço e gráfico do Lightdash para indexação ou documentação.
• Assistentes de BI com IA: Capacita assistentes de IA a responder perguntas sobre recursos de analytics disponíveis, localizar dashboards ou buscar informações de gráficos sem consulta manual.
• Automação de Fluxos de Trabalho: Dá suporte a fluxos automatizados onde o status de projetos ou gráficos do Lightdash pode disparar outras ações ou notificações.
• Exploração de Dados para Desenvolvedores: Permite que engenheiros explorem recursos de analytics organizacionais programaticamente durante o desenvolvimento, integração ou testes de aplicações.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado em seu sistema.
2. Abra o arquivo de configuração do Windsurf (por exemplo, windsurf.json).
3. Adicione o Lightdash MCP Server à seção mcpServers:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o Lightdash MCP Server está ativo e acessível.

Protegendo as chaves de API: Armazene suas chaves de API do Lightdash em variáveis de ambiente:

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

Claude

1. Instale o Node.js caso ainda não esteja instalado.
2. Localize o arquivo de configuração MCP do Claude.
3. Adicione o Lightdash MCP Server:

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

4. Salve e reinicie o Claude.
5. Certifique-se de que há conectividade com o Lightdash MCP Server.

Protegendo as chaves de API:

{
  "env": {
    "LIGHTDASH_API_KEY": "sua_api_key"
  }
}

Cursor

1. Instale o Node.js como pré-requisito.
2. Edite o arquivo de configuração do Cursor.
3. Em mcpServers, adicione:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Cursor.
5. Confirme que o servidor MCP está em execução.

Protegendo as chaves de API:

{
  "env": {
    "LIGHTDASH_API_KEY": "sua_api_key"
  }
}

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado em sua máquina.
2. Abra a configuração dos servidores MCP do Cline.
3. Adicione o Lightdash MCP Server usando:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Cline.
5. Verifique se o servidor MCP está disponível.

Protegendo as chaves de API:

{
  "env": {
    "LIGHTDASH_API_KEY": "sua_api_key"
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "lightdash": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/pathtothemcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “lightdash” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela sua própria.

Visão Geral

Com base nas tabelas acima, o Lightdash MCP Server fornece integração essencial de ferramentas para o analytics do Lightdash, mas não possui templates de prompt, recursos explícitos ou suporte a sampling/roots. É bem documentado para configuração e fornece exemplos claros de proteção de credenciais. Eu avaliaria esse MCP server com uma nota 5/10 em completude e utilidade no estado atual.

Pontuação MCP