Lightdash MCP Server

Čo robí „Lightdash“ MCP Server?

Lightdash MCP (Model Context Protocol) Server je nástroj, ktorý prepája AI asistentov s Lightdash – modernou business intelligence (BI) a analytickou platformou. Poskytnutím MCP-kompatibilného prístupu k API Lightdash tento server umožňuje AI agentom a vývojárskym nástrojom programaticky pracovať s dátami v Lightdash. Táto integrácia umožňuje vývojárom vykonávať úlohy ako zoznam projektov, získavanie detailov o projekte či skúmanie analytických priestorov a grafov priamo z AI workflow. Výsledkom je, že Lightdash MCP Server zvyšuje produktivitu vývoja zjednodušením prístupu k dátam, automatizáciou analytických činností a podporou inteligentných, na kontext citlivých AI procesov v inžinierskych a BI workflow.

Zoznam promptov

V repozitári ani dokumentácii nie sú uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári ani dokumentácii nie sú poskytnuté explicitné definície MCP zdrojov.

Zoznam nástrojov

• list_projects: Zobrazí všetky projekty v organizácii Lightdash, čo umožňuje používateľom vidieť dostupné analytické projekty.
• get_project: Načíta detaily konkrétneho projektu, poskytuje podrobné informácie užitočné pre prieskum a správu dát.
• list_spaces: Zobrazí všetky priestory v danom projekte, čo pomáha používateľom orientovať sa v organizačnej štruktúre dashboardov a analytík.
• list_charts: Zobrazí všetky grafy v projekte, čím umožňuje rýchle objavenie a prístup k vizualizáciám a dashboardom.

Prípady použitia tohto MCP servera

• Automatizácia business intelligence: Vývojári a AI agenti môžu automaticky získavať zoznamy analytických projektov, priestorov a grafov, čím zjednodušujú reporting a objavovanie dát.
• Integrácia dátového katalógu: Umožňuje vytvorenie automatizovaných dátových katalógov zverejňovaním metaúdajov projektov, priestorov a grafov Lightdash na účely indexovania alebo dokumentácie.
• BI asistenti s podporou AI: Umožňuje AI asistentom odpovedať na otázky o dostupných analytických zdrojoch, vyhľadávať dashboardy alebo získavať informácie o grafoch bez manuálneho dohľadávania.
• Automatizácia workflow: Podporuje automatizované workflow, kde stav projektov alebo grafov v Lightdash môže spúšťať ďalšie akcie alebo notifikácie.
• Dátový prieskum pre vývojárov: Umožňuje inžinierom programaticky skúmať analytické zdroje organizácie počas vývoja aplikácií, integrácie či testovania.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte vo svojom systéme nainštalovaný Node.js.
2. Otvorte konfiguračný súbor Windsurf (napr. windsurf.json).
3. Pridajte Lightdash MCP Server do sekcie mcpServers:

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

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte, že Lightdash MCP Server je aktívny a dostupný.

Zabezpečenie API kľúčov: Ukladajte svoje API kľúče Lightdash do environmentálnych premenných:

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

Claude

1. Nainštalujte Node.js, ak ešte nie je nainštalovaný.
2. Nájdite konfiguračný súbor MCP pre Claude.
3. Pridajte Lightdash MCP Server:

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

4. Uložte a reštartujte Claude.
5. Overte pripojenie k Lightdash MCP Serveru.

Zabezpečenie API kľúčov:

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

Cursor

1. Ako predpoklad nainštalujte Node.js.
2. Upravte konfiguračný súbor pre Cursor.
3. Do sekcie mcpServers pridajte:

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

4. Uložte zmeny a reštartujte Cursor.
5. Overte, že MCP server je spustený.

Zabezpečenie API kľúčov:

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

Cline

1. Uistite sa, že máte na počítači nainštalovaný Node.js.
2. Otvorte konfiguráciu MCP serverov v Cline.
3. Pridajte Lightdash MCP Server použitím:

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

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Cline.
5. Skontrolujte, že je MCP server dostupný.

Zabezpečenie API kľúčov:

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

Ako používať tento MCP vo workflow

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do svojho FlowHunt workflow začnite pridaním komponentu MCP do toku a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknite na komponent MCP a otvorte panel konfigurácie. V sekcii systémovej konfigurácie MCP vložte detaily servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “lightdash” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na adresu vášho MCP servera.

Prehľad

Na základe vyššie uvedenej tabuľky poskytuje Lightdash MCP Server základnú integráciu nástrojov pre analytiku Lightdash, no chýbajú mu šablóny promptov, explicitné zdroje a podpora sampling/roots. Nastavenie je dobre zdokumentované vrátane príkladov zabezpečenia prihlasovacích údajov. Tento MCP server hodnotím na 5/10 za úplnosť a úžitkovosť v aktuálnom stave.

MCP skóre