Lightdash MCP Server

Wat doet de “Lightdash” MCP Server?

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.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-sjablonen genoemd in de repository of documentatie.

Lijst van Resources

Er worden geen expliciete MCP-resource-definities gegeven in de repository of documentatie.

Lijst van Tools

• list_projects: Toont alle projecten in de Lightdash-organisatie, zodat gebruikers beschikbare analytics-projecten kunnen bekijken.
• get_project: Haalt details op van een specifiek project, wat diepgaande informatie biedt die nuttig is voor data-exploratie en beheer.
• list_spaces: Toont alle spaces binnen een gegeven project, zodat gebruikers door de organisatiestructuur van dashboards en analytics kunnen navigeren.
• list_charts: Toont alle grafieken in een project, waardoor snelle ontdekking en toegang tot visualisaties en dashboards mogelijk is.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Business Intelligence-automatisering: Ontwikkelaars en AI-agenten kunnen automatisch lijsten van analytics-projecten, spaces en grafieken ophalen, waardoor rapportage en dataontdekking worden gestroomlijnd.
• Datacatalogus-integratie: Maakt het mogelijk om geautomatiseerde datacatalogi te maken door Lightdash-project-, space- en grafiekmetadata beschikbaar te stellen voor indexering of documentatie.
• AI-gestuurde BI-assistenten: Stelt AI-assistenten in staat om vragen te beantwoorden over beschikbare analytics-bronnen, dashboards te vinden of grafiekinformatie op te halen zonder handmatig zoeken.
• Workflowautomatisering: Ondersteunt geautomatiseerde workflows waarbij de status van Lightdash-projecten of grafieken verdere acties of notificaties kan triggeren.
• Data-exploratie voor ontwikkelaars: Stelt engineers in staat om programmatisch organisatorische analytics-bronnen te verkennen tijdens applicatieontwikkeling, integratie of testen.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Node.js op je systeem is geïnstalleerd.
2. Open je Windsurf-configuratiebestand (bijvoorbeeld windsurf.json).
3. Voeg de Lightdash MCP Server toe aan je mcpServers-sectie:

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

4. Sla je configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de Lightdash MCP Server actief en bereikbaar is.

API-sleutels beveiligen: Sla je Lightdash API-sleutels op in omgevingsvariabelen:

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

Claude

1. Installeer Node.js als dit nog niet is gedaan.
2. Zoek het MCP-configuratiebestand van Claude.
3. Voeg de Lightdash MCP Server toe:

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

4. Sla op en herstart Claude.
5. Zorg dat de verbinding met de Lightdash MCP Server werkt.

API-sleutels beveiligen:

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

Cursor

1. Installeer Node.js als vereiste.
2. Bewerk je Cursor-configuratiebestand.
3. Voeg binnen mcpServers toe:

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

4. Sla de wijzigingen op en herstart Cursor.
5. Controleer of de MCP Server draait.

API-sleutels beveiligen:

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

Cline

1. Zorg dat Node.js op je machine staat.
2. Open de Cline MCP-serversconfiguratie.
3. Voeg de Lightdash MCP Server toe via:

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

4. Sla je configuratie op en herstart Cline.
5. Controleer of de MCP Server beschikbaar is.

API-sleutels beveiligen:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

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.

Overzicht

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.

MCP Score