Lightdash MCP Server

Ce face serverul “Lightdash” MCP?

Lightdash MCP (Model Context Protocol) Server este un instrument care conectează asistenții AI cu Lightdash, o platformă modernă de business intelligence (BI) și analytics. Oferind acces compatibil MCP la API-ul Lightdash, acest server permite agenților AI și uneltelor de dezvoltare să interacționeze programatic cu datele din Lightdash. Această integrare le permite dezvoltatorilor să efectueze sarcini precum listarea proiectelor, extragerea detaliilor despre proiecte și explorarea spațiilor și graficelor analitice direct din fluxurile lor AI. Astfel, Lightdash MCP Server sporește productivitatea dezvoltatorilor prin simplificarea accesului la date, automatizarea acțiunilor analitice și susținerea unor procese AI mai inteligente, conștiente de context, în cadrul workflow-urilor de inginerie și business intelligence.

Lista de Prompts

Niciun șablon de prompt nu este menționat în repository sau documentație.

Lista de Resurse

Nu sunt furnizate definiții explicite ale resurselor MCP în repository sau documentație.

Lista de Unelte

• list_projects: Listează toate proiectele din organizația Lightdash, permițând utilizatorilor să vizualizeze proiectele analitice disponibile.
• get_project: Recuperează detalii despre un anumit proiect, oferind informații detaliate utile pentru explorarea și gestionarea datelor.
• list_spaces: Listează toate spațiile dintr-un proiect, ajutând utilizatorii să navigheze în structura organizațională a dashboardurilor și analizelor.
• list_charts: Listează toate graficele dintr-un proiect, permițând descoperirea rapidă și accesul la vizualizări și dashboarduri.

Cazuri de utilizare ale acestui MCP Server

• Automatizare Business Intelligence: Dezvoltatorii și agenții AI pot extrage automat listele cu proiecte, spații și grafice analitice, eficientizând raportarea și descoperirea datelor.
• Integrare Catalog de Date: Permite crearea de cataloage de date automate prin expunerea metadatelor despre proiecte, spații și grafice Lightdash pentru indexare sau documentare.
• Asistenți BI alimentați de AI: Permite asistenților AI să răspundă la întrebări despre resursele analitice disponibile, să localizeze dashboarduri sau să extragă informații despre grafice fără consultare manuală.
• Automatizare Workflow: Susține fluxuri de lucru automatizate în care statusul proiectelor sau graficelor Lightdash poate declanșa acțiuni sau notificări suplimentare.
• Explorare de date pentru dezvoltatori: Permite inginerilor să exploreze programatic resursele analitice organizaționale în timpul dezvoltării, integrării sau testării aplicațiilor.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Node.js este instalat pe sistemul tău.
2. Deschide fișierul de configurare Windsurf (ex: windsurf.json).
3. Adaugă Lightdash MCP Server la secțiunea mcpServers:

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

4. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică dacă Lightdash MCP Server este activ și accesibil.

Securizarea cheilor API: Păstrează cheile tale Lightdash API în variabile de mediu:

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

Claude

1. Instalează Node.js dacă nu este deja instalat.
2. Localizează fișierul de configurare MCP pentru Claude.
3. Adaugă Lightdash MCP Server:

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

4. Salvează și repornește Claude.
5. Asigură-te că există conectivitate cu Lightdash MCP Server.

Securizarea cheilor API:

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

Cursor

1. Instalează Node.js ca prerechizit.
2. Editează fișierul de configurare Cursor.
3. În secțiunea mcpServers, adaugă:

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

4. Salvează modificările și repornește Cursor.
5. Confirmă că serverul MCP rulează.

Securizarea cheilor API:

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

Cline

1. Asigură-te că Node.js este instalat pe mașina ta.
2. Deschide configurația MCP servers pentru Cline.
3. Adaugă Lightdash MCP Server folosind:

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

4. Salvează configurația și repornește Cline.
5. Verifică disponibilitatea serverului MCP.

Securizarea cheilor API:

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

Cum se folosește acest MCP în fluxuri

Folosirea MCP în FlowHunt

Pentru a integra MCP servers în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și a o conecta la agentul AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “lightdash” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa MCP-ului tău.

Prezentare generală

Pe baza tabelului de mai sus, Lightdash MCP Server oferă integrare esențială de unelte pentru analytics Lightdash, dar nu conține șabloane de prompt, resurse explicite sau suport pentru sampling/roots. Documentația este clară pentru configurare și include exemple de securizare a credențialelor. Aș acorda acestui MCP server un 5/10 pentru completitudine și utilitate în starea actuală.

Scor MCP