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Utiliser MCP Toolbox for Databases

Cette page vous explique comment utiliser MCP Toolbox for Databases pour connecter votre instance Looker à des environnements de développement intégrés (IDE) et à des outils pour les développeurs compatibles avec le Model Context Protocol (MCP). La boîte à outils MCP est une bonne option si vous utilisez une instance hébergée par le client ou si vous préférez gérer votre propre infrastructure. Sinon, nous vous recommandons d'utiliser le serveur MCP géré par Looker.

Nous vous recommandons d'utiliser l'extension Looker dédiée pour Gemini CLI avec MCP Toolbox. Utilisez la couche sémantique de Looker pour fournir à Gemini CLI un accès sécurisé, contrôlé et à la demande à des données fiables. Accélérez vos workflows en automatisant la création de rapports, de visualisations et de tableaux de bord à partir de requêtes en langage naturel. Interface de ligne de commande de nouvelle génération d' Google Cloud, Gemini CLI est l'outil recommandé pour interagir avec vos instances Looker depuis la ligne de commande.

Vous pouvez également connecter d'autres environnements de développement intégrés (IDE) et outils de développement compatibles avec le protocole MCP (Model Context Protocol) à l'aide de la MCP Toolbox for Databases à usage général. MCP Toolbox est un serveur MCP Open Source qui simplifie la connexion des agents IA à vos données en gérant des complexités telles que l'authentification et le regroupement de connexions. Vous pouvez ainsi interagir avec vos données en langage naturel directement depuis votre IDE. Pour ces outils, cette méthode fournit des fonctionnalités d'interaction de base avec la base de données.

À propos de la CLI Gemini et des extensions

Gemini CLI est un agent d'IA Open Source conçu pour accélérer les workflows de développement en vous aidant à coder, à déboguer, à explorer des données et à créer du contenu. Sa mission est de fournir une expérience agentique élégante pour interagir avec les services de cloud de données et les bases de données Open Source populaires.

Fonctionnement des extensions

Gemini CLI est très extensible, ce qui permet d'ajouter de nouveaux outils et fonctionnalités grâce aux extensions. Ces extensions sont faciles à installer. Vous pouvez les charger à partir d'une URL GitHub, d'un répertoire local ou d'un registre configurable. Ces extensions offrent un large éventail de fonctionnalités, y compris de nouveaux outils, des commandes à barre oblique et des requêtes pour simplifier votre workflow.

Préparer l'authentification Looker

Vous disposez de deux options pour authentifier votre client MCP auprès de Looker : vous pouvez utiliser des identifiants API standards ou authentifier le client via l'enregistrement d'une application OAuth.

Option 1 : Identifiants de l'API

Obtenez un ID client et un code secret client Looker. Suivez les instructions de la page de documentation Authentification de l'API Looker.
Ayez l'URL de base de votre instance Looker à portée de main. Il s'agit probablement de quelque chose comme https://looker.example.com. Dans certains cas, l'API écoute sur un port différent. Vous devrez alors utiliser https://looker.example.com:19999.

Option 2 : Enregistrement de l'application OAuth

Ouvrez l'explorateur d'API Looker.
APIs Explorer installé
Si l'explorateur d'API est déjà installé sur votre instance Looker, vous pouvez y accéder avec ce format d'URL :
LOOKER_INSTANCE_URL/extensions/marketplace_extension_api_explorer::api-explorer/
API Explorer non installé
Si votre instance Looker ne dispose pas de l'explorateur d'API, vous pouvez l'installer depuis Marketplace Looker. Pour savoir comment installer l'API Explorer, consultez la page Utiliser l'API Explorer.
Instance privée PSA
Si vous utilisez une instance Looker (Google Cloud Core) avec accès aux services privés, le Marketplace Looker et l'API Explorer ne sont pas compatibles. Pour enregistrer un agent d'IA, vous devez appeler directement le point de terminaison de l'API oauth_client_apps. Si vous utilisez cette méthode, vous pouvez ignorer les étapes restantes de cette procédure API Explorer.

Voici un exemple de commande curl que vous pouvez utiliser avec le point de terminaison oauth_client_apps pour enregistrer l'agent.
curl -X POST "https://LOOKER_INSTANCE_URL/api/4.0/oauth_client_apps/CLIENT_GUID" \ -H "Authorization: token ACCESS_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "redirect_uri": "REDIRECT_URI", "display_name": "CLIENT_NAME", "description": "OAuth client to access MCP server using CLIENT_NAME", "enabled": true }'
Sous la méthode Auth (Authentification), recherchez le point de terminaison de l'API Register OAuth App (Enregistrer l'application OAuth). Vous pouvez également rechercher "application OAuth" dans le champ Rechercher.
Sélectionnez Run It (Exécuter).
Pour client_guid, saisissez une chaîne personnalisée (par exemple, gemini_cli ou claude-desktop).
Dans le corps de la requête, saisissez la configuration JSON suivante :
```
{
  "redirect_uri": "AI_AGENT_REDIRECT_URI",
  "display_name": "APPLICATION_NAME",
  "description": "APPLICATION_DESCRIPTION",
  "enabled": true
}
```
Remplacez les éléments suivants :
- AI_AGENT_REDIRECT_URI : URI de redirection de votre extension d'agent d'IA ou de votre application de service partagé.
  - Pour les applications hébergées dans le cloud, il peut s'agir d'une URL HTTPS sécurisée : https://AI_AGENT_URL/oauth2callback
  - Pour les applications exécutées localement, il doit s'agir d'une URL localhost avec un port statique : http://localhost:7777/oauth/callback.
    
    Remarque : Certains outils, comme Gemini CLI, peuvent vous demander de définir une variable d'environnement (par exemple, export OAUTH_CALLBACK_PORT=7777) pour s'assurer qu'ils utilisent un port statique correspondant à votre URI de redirection enregistré.
  - Pour les IDE, cela peut se présenter comme suit : vscode://google.vscode-looker-official/oauth_callback
- APPLICATION_NAME : nom à afficher pour votre application OAuth (par exemple, Claude Desktop).
- APPLICATION_DESCRIPTION : brève description de votre application OAuth.
Cochez la case de confirmation à côté de I understand that this API endpoint will change data (Je comprends que ce point de terminaison d'API modifiera les données), puis sélectionnez Run (Exécuter).

Installer MCP Toolbox

Téléchargez la dernière version de MCP Toolbox en tant que binaire. Sélectionnez le binaire qui correspond à votre OS et à l'architecture de votre processeur. Vous devez utiliser la version V1.0.0 ou ultérieure de MCP Toolbox.

linux/amd64

curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/v1.0.0/linux/amd64/toolbox

darwin/arm64

curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/v1.0.0/darwin/arm64/toolbox

darwin/amd64

curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/v1.0.0/darwin/amd64/toolbox

windows/amd64

curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/v1.0.0/windows/amd64/toolbox.exe

Rendez le binaire exécutable.
```
chmod +x toolbox
```
Vérifiez l'installation.
```
./toolbox --version
```

Exécuter MCP Toolbox en tant que service partagé

Pour les clients MCP qui nécessitent une authentification OAuth via HTTPS, vous devez déployer MCP Toolbox derrière un proxy inverse HTTPS (tel que Cloud Run). Le proxy inverse met fin au protocole SSL et transfère les requêtes au conteneur MCP Toolbox.

Configurer l'environnement serveur

Définissez les variables d'environnement suivantes dans votre déploiement :
- LOOKER_BASE_URL=YOUR_LOOKER_BASE_URL
- LOOKER_USE_CLIENT_OAUTH=true
Exécutez MCP Toolbox avec les arguments suivants :
- --prebuilt=looker,looker-dev
- --mcp-prm-file=prm.json
- [--address=0.0.0.0]
- [--port=8080]
MCP Toolbox écoute normalement sur le port 5000 du 127.0.0.1. Si le proxy inverse se trouve sur un autre hôte, utilisez --address=0.0.0.0 pour l'associer à toutes les adresses IP. Utilisez le paramètre --port= si vous devez utiliser un port d'écoute autre que 5000. Par exemple, Cloud Run transfère automatiquement le trafic externe du port 443 (port HTTPS) vers 8080.
Créez un fichier de configuration des métadonnées de ressources protégées (PRM, Protected Resource Metadata) (prm.json) avec la structure suivante :
```
{
"resource": "https://PROXY_URL/mcp",
"authorization_servers": ["LOOKER_URL"],
"scopes_supported": ["cors_api"]
}
```
Remplacez les éléments suivants :
- PROXY_URL : domaine et chemin de base de votre serveur proxy inverse.
- LOOKER_URL : URL de base de votre instance Looker.

Pour obtenir un exemple de configuration du client lorsque vous exécutez MCP Toolbox en tant que service partagé, consultez l'exemple de configuration de Claude pour ordinateur.

Configurer le client MCP

Cette section explique comment configurer différents outils pour les développeurs afin de se connecter à votre instance Looker à l'aide de MCP Toolbox for Databases. Cette boîte à outils sert de serveur Model Context Protocol (MCP) Open Source qui se situe entre votre IDE et votre base de données. Elle fournit un plan de contrôle sécurisé et efficace pour vos outils d'IA. Sélectionnez l'onglet correspondant à votre outil pour afficher les instructions de configuration.

Gemini CLI
Gemini Code Assist
Code Claude
Claude sur ordinateur
Cline (extension VS Code)
Cursor
Visual Studio Code (Copilot)
Windsurf (Codium)

CLI Gemini

Choisissez la méthode de connexion en fonction de votre choix d'authentification :

Option 1 : Identifiants API avec extension

Installez la Gemini CLI.
Installez l'extension Looker pour Gemini CLI à partir du dépôt GitHub à l'aide de la commande suivante :
```
gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/looker
```
Définissez des variables d'environnement pour vous connecter à votre instance Looker, en remplaçant les variables d'environnement suivantes par vos valeurs :
- LOOKER_URL : URL de votre instance Looker.
- CLIENT_ID et CLIENT_SECRET : clé API utilisée pour accéder à l'API Looker.
- VERIFY_SSL : true ou false, selon que vous utilisez le chiffrement SSL pour connecter votre base de données à votre instance Looker.
```
export LOOKER_BASE_URL="LOOKER_URL"
export LOOKER_CLIENT_ID="CLIENT_ID"
export LOOKER_CLIENT_SECRET="CLIENT_SECRET"
export LOOKER_VERIFY_SSL="VERIFY_SSL"
```
Démarrez Gemini CLI en mode interactif :
```
gemini
```
La CLI charge automatiquement l'extension Looker pour l'extension Gemini CLI et ses outils, que vous pouvez utiliser pour interagir avec votre instance Looker.

Option 2 : Service partagé à distance avec OAuth

Pour vous connecter à un service partagé à distance à l'aide d'OAuth, n'installez pas l'extension Looker. À la place, configurez Gemini CLI pour qu'il se connecte directement à votre serveur MCP distant.

Installez la Gemini CLI.
Ajoutez le serveur MCP distant à l'aide de la commande suivante, en remplaçant PROXY_URL par le domaine de votre serveur proxy inverse :
```
gemini mcp add --transport http looker https://PROXY_URL/mcp
```
Vous pouvez également configurer manuellement cette option en ajoutant la configuration suivante à votre fichier settings.json (situé dans ~/.gemini/settings.json ou dans le répertoire de votre projet) :
```
{
  "mcpServers": {
    "looker": {
      "httpUrl": "https://PROXY_URL/mcp"
    }
  }
}
```
Démarrez Gemini CLI en mode interactif :
```
gemini
```
Lorsque vous êtes invité à vous connecter, la CLI lance le flux d'autorisation OAuth pour s'authentifier de manière sécurisée auprès de votre instance Looker.

Gemini Code Assist

Nous vous recommandons de configurer Gemini Code Assist pour utiliser la CLI Gemini. Cette approche élimine la nécessité de configurer manuellement un serveur MCP.

Assurez-vous d'avoir installé et configuré la Gemini CLI, ainsi que l'extension looker (pour les identifiants API) ou une configuration de serveur MCP distant (pour le service partagé avec OAuth).
Configurez Gemini Code Assist pour utiliser la CLI Gemini.
Commencez à interagir avec votre instance Looker en langage naturel directement dans le chat Gemini Code Assist.

Claude Code

Choisissez la méthode de connexion en fonction de votre choix d'authentification :

Option 1 : Identifiants de l'API

Installez Claude Code.
Créez le fichier .mcp.json à la racine de votre projet, s'il n'existe pas.
Ajoutez la configuration suivante en remplaçant les variables d'environnement suivantes par vos valeurs, puis enregistrez.
- LOOKER_URL : URL de votre instance Looker.
- CLIENT_ID et CLIENT_SECRET : clé API utilisée pour accéder à l'API Looker.
- VERIFY_SSL : true ou false, selon que vous utilisez le chiffrement SSL pour connecter votre base de données à votre instance Looker.

      {
        "mcpServers": {
          "looker-toolbox": {
            "command": "./PATH/TO/toolbox",
            "args": ["--stdio", "--prebuilt", "looker"],
            "env": {
                "LOOKER_BASE_URL": "LOOKER_URL",
                "LOOKER_CLIENT_ID": "CLIENT_ID",
                "LOOKER_CLIENT_SECRET": "CLIENT_SECRET",
                "LOOKER_VERIFY_SSL": "VERIFY_SSL",
          }
          }
        }
      }

Option 2 : Service partagé à distance avec OAuth

Installez Claude Code.
Créez le fichier .mcp.json à la racine de votre projet, s'il n'existe pas.
Ajoutez la configuration suivante, en remplaçant PROXY_URL par le domaine de votre serveur proxy inverse, puis enregistrez.

      {
        "mcpServers": {
          "looker-toolbox": {
            "type": "http",
            "url": "https://PROXY_URL/mcp"
          }
        }
      }

Claude sur ordinateur

Choisissez la méthode de connexion en fonction de votre choix d'authentification :

Option 1 : Identifiants de l'API

Ouvrez Claude sur ordinateur et accédez à Paramètres.
Dans l'onglet Développeur, cliquez sur Modifier la configuration pour ouvrir le fichier de configuration.
Ajoutez la configuration suivante en remplaçant les variables d'environnement suivantes par vos valeurs, puis enregistrez.
- LOOKER_URL : URL de votre instance Looker.
- CLIENT_ID et CLIENT_SECRET : clé API utilisée pour accéder à l'API Looker.
- VERIFY_SSL : true ou false, selon que vous utilisez le chiffrement SSL pour connecter votre base de données à votre instance Looker.

      {
        "mcpServers": {
          "looker-toolbox": {
            "command": "./PATH/TO/toolbox",
            "args": ["--stdio", "--prebuilt", "looker"],
            "env": {
                "LOOKER_BASE_URL": "LOOKER_URL",
                "LOOKER_CLIENT_ID": "CLIENT_ID",
                "LOOKER_CLIENT_SECRET": "CLIENT_SECRET",
                "LOOKER_VERIFY_SSL": "VERIFY_SSL",
          }
          }
        }
      }

Option 2 : Service partagé à distance avec OAuth

Dans Claude pour ordinateur, accédez à Settings (Paramètres), puis sélectionnez Connectors (Connecteurs).
Sélectionnez Ajouter un connecteur personnalisé, puis saisissez un nom (par exemple, Looker).
Pour l'URL, saisissez le point de terminaison de votre serveur proxy inverse en y ajoutant le chemin d'accès /mcp (par exemple, https://looker-mcp-toolbox.example.com/mcp).
Sous Paramètres avancés, saisissez la chaîne exacte que vous avez utilisée pour client_guid lors de l'enregistrement de votre application OAuth. Laissez le code secret du client OAuth vide.
Sélectionnez Ajouter pour enregistrer le connecteur. Lorsque vous êtes invité à vous connecter, Claude sur ordinateur lance de manière sécurisée le flux d'autorisation PKCE via votre navigateur.

Redémarrez Claude pour ordinateur.

Cline

Choisissez la méthode de connexion en fonction de votre choix d'authentification :

Option 1 : Identifiants de l'API

Ouvrez l'extension Cline dans VS Code, puis cliquez sur l'icône Serveurs MCP.
Cliquez sur Configurer les serveurs MCP pour ouvrir le fichier de configuration.
Ajoutez la configuration suivante en remplaçant les variables d'environnement suivantes par vos valeurs, puis enregistrez.
- LOOKER_URL : URL de votre instance Looker.
- CLIENT_ID et CLIENT_SECRET : clé API utilisée pour accéder à l'API Looker.
- VERIFY_SSL : true ou false, selon que vous utilisez le chiffrement SSL pour connecter votre base de données à votre instance Looker.

      {
        "mcpServers": {
          "looker-toolbox": {
            "command": "./PATH/TO/toolbox",
            "args": ["--stdio", "--prebuilt", "looker"],
            "env": {
                "LOOKER_BASE_URL": "LOOKER_URL",
                "LOOKER_CLIENT_ID": "CLIENT_ID",
                "LOOKER_CLIENT_SECRET": "CLIENT_SECRET",
                "LOOKER_VERIFY_SSL": "VERIFY_SSL",
          }
          }
        }
      }

Un état actif vert s'affiche une fois que le serveur est connecté.

Option 2 : Service partagé à distance avec OAuth

Ouvrez l'extension Cline dans VS Code, puis cliquez sur l'icône Serveurs MCP.
Cliquez sur Configurer les serveurs MCP pour ouvrir le fichier de configuration.
Ajoutez la configuration suivante, en remplaçant PROXY_URL par le domaine de votre serveur proxy inverse, puis enregistrez.

      {
        "mcpServers": {
          "looker-toolbox": {
            "type": "http",
            "url": "https://PROXY_URL/mcp"
          }
        }
      }

Un état actif vert s'affiche une fois que le serveur est connecté.

Cursor

Choisissez la méthode de connexion en fonction de votre choix d'authentification :

Option 1 : Identifiants de l'API

Créez le répertoire .cursor dans la racine de votre projet s'il n'existe pas.
Créez le fichier .cursor/mcp.json s'il n'existe pas, puis ouvrez-le.
Ajoutez la configuration suivante en remplaçant les variables d'environnement suivantes par vos valeurs, puis enregistrez.
- LOOKER_URL : URL de votre instance Looker.
- CLIENT_ID et CLIENT_SECRET : clé API utilisée pour accéder à l'API Looker.
- VERIFY_SSL : true ou false, selon que vous utilisez le chiffrement SSL pour connecter votre base de données à votre instance Looker.

      {
        "mcpServers": {
          "looker-toolbox": {
            "command": "./PATH/TO/toolbox",
            "args": ["--stdio", "--prebuilt", "looker"],
            "env": {
                "LOOKER_BASE_URL": "LOOKER_URL",
                "LOOKER_CLIENT_ID": "CLIENT_ID",
                "LOOKER_CLIENT_SECRET": "CLIENT_SECRET",
                "LOOKER_VERIFY_SSL": "VERIFY_SSL",
          }
          }
        }
      }

Ouvrez Cursor, puis accédez à Settings > Cursor Settings > MCP (Paramètres > Paramètres du curseur > MCP). Un état actif vert s'affiche lorsque le serveur se connecte.

Option 2 : Service partagé à distance avec OAuth

Créez le répertoire .cursor dans la racine de votre projet s'il n'existe pas.
Créez le fichier .cursor/mcp.json s'il n'existe pas, puis ouvrez-le.
Ajoutez la configuration suivante, en remplaçant PROXY_URL par le domaine de votre serveur proxy inverse, puis enregistrez.

      {
        "mcpServers": {
          "looker-toolbox": {
            "type": "http",
            "url": "https://PROXY_URL/mcp"
          }
        }
      }

Ouvrez Cursor, puis accédez à Settings > Cursor Settings > MCP (Paramètres > Paramètres du curseur > MCP). Un état actif vert s'affiche lorsque le serveur se connecte.

Visual Studio Code (Copilot)

Choisissez la méthode de connexion en fonction de votre choix d'authentification :

Option 1 : Identifiants de l'API

Ouvrez VS Code et créez le répertoire .vscode dans la racine de votre projet s'il n'existe pas.
Créez le fichier .vscode/mcp.json s'il n'existe pas, puis ouvrez-le.
Ajoutez la configuration suivante en remplaçant les variables d'environnement suivantes par vos valeurs, puis enregistrez.
- LOOKER_URL : URL de votre instance Looker.
- CLIENT_ID et CLIENT_SECRET : clé API utilisée pour accéder à l'API Looker.
- VERIFY_SSL : true ou false, selon que vous utilisez le chiffrement SSL pour connecter votre base de données à votre instance Looker.

      {
        "servers": {
          "looker-toolbox": {
            "command": "./PATH/TO/toolbox",
            "args": ["--stdio", "--prebuilt", "looker"],
            "env": {
                "LOOKER_BASE_URL": "LOOKER_URL",
                "LOOKER_CLIENT_ID": "CLIENT_ID",
                "LOOKER_CLIENT_SECRET": "CLIENT_SECRET",
                "LOOKER_VERIFY_SSL": "VERIFY_SSL",
          }
          }
        }
      }

Option 2 : Service partagé à distance avec OAuth

Ouvrez VS Code et créez le répertoire .vscode dans la racine de votre projet s'il n'existe pas.
Créez le fichier .vscode/mcp.json s'il n'existe pas, puis ouvrez-le.
Ajoutez la configuration suivante, en remplaçant PROXY_URL par le domaine de votre serveur proxy inverse, puis enregistrez.

      {
        "servers": {
          "looker-toolbox": {
            "type": "http",
            "url": "https://PROXY_URL/mcp"
          }
        }
      }

Windsurf

Choisissez la méthode de connexion en fonction de votre choix d'authentification :

Option 1 : Identifiants de l'API

Ouvrez Windsurf et accédez à l'assistant Cascade.
Cliquez sur l'icône MCP, puis sur Configurer pour ouvrir le fichier de configuration.
Ajoutez la configuration suivante en remplaçant les variables d'environnement suivantes par vos valeurs, puis enregistrez.
- LOOKER_URL : URL de votre instance Looker.
- CLIENT_ID et CLIENT_SECRET : clé API utilisée pour accéder à l'API Looker.
- VERIFY_SSL : true ou false, selon que vous utilisez le chiffrement SSL pour connecter votre base de données à votre instance Looker.

      {
        "mcpServers": {
          "looker-toolbox": {
            "command": "./PATH/TO/toolbox",
            "args": ["--stdio", "--prebuilt", "looker"],
            "env": {
                "LOOKER_BASE_URL": "LOOKER_URL",
                "LOOKER_CLIENT_ID": "CLIENT_ID",
                "LOOKER_CLIENT_SECRET": "CLIENT_SECRET",
                "LOOKER_VERIFY_SSL": "VERIFY_SSL",
          }
          }
        }
      }

Option 2 : Service partagé à distance avec OAuth

Ouvrez Windsurf et accédez à l'assistant Cascade.
Cliquez sur l'icône MCP, puis sur Configurer pour ouvrir le fichier de configuration.
Ajoutez la configuration suivante, en remplaçant PROXY_URL par le domaine de votre serveur proxy inverse, puis enregistrez.

      {
        "mcpServers": {
          "looker-toolbox": {
            "type": "http",
            "url": "https://PROXY_URL/mcp"
          }
        }
      }

Utiliser les outils d'IA

Votre outil d'IA est désormais connecté à Looker à l'aide de MCP. Essayez de demander à votre assistant IA de lister les modèles, les explorations, les dimensions et les mesures. Vous pouvez également exécuter une requête en récupérant le code SQL d'une requête ou en exécutant une présentation enregistrée.

Les outils suivants sont à la disposition du LLM :

Outils de requête et modèle Looker

Ces outils permettent d'obtenir des informations sur un modèle Looker et d'exécuter des requêtes sur ce modèle.

get_models : liste tous les modèles LookML de votre instance Looker.
get_explores : liste les explorations d'un modèle donné.
get_dimensions : liste les dimensions d'une exploration donnée.
get_measures : liste les mesures d'une exploration donnée.
get_filters : liste les filtres d'une exploration donnée.
get_parameters : liste les paramètres d'une exploration donnée.
query : exécute une requête et renvoie les données.
query_sql : renvoie le code SQL généré par Looker pour une requête.
query_url : renvoie un lien vers la requête dans Looker pour une exploration plus approfondie.

Outils de contenu Looker

Ces outils récupèrent le contenu enregistré (Looks et tableaux de bord) à partir d'une instance Looker et créent du contenu enregistré.

get_looks : renvoie les Looks enregistrés qui correspondent à un titre ou à une description.
run_look : exécute une requête Look enregistrée et renvoie les données.
make_look : créez un Look enregistré dans Looker et renvoyez l'URL.
get_dashboards : renvoie les tableaux de bord enregistrés qui correspondent à un titre ou à une description.
make_dashboard : crée un tableau de bord enregistré dans Looker et renvoie l'URL.
add_dashboard_element : ajoutez un bloc à un tableau de bord.

Outils de vérification de l'état des instances Looker

Ces outils proposent les mêmes algorithmes de vérification de l'état#39;état que la CLI Henry.

health_pulse : vérifiez l'état d'une instance Looker.
health_analyze : analysez l'utilisation d'un objet Looker.
health_vacuum : recherchez les éléments LookML qui pourraient ne pas être utilisés.

Outils de création LookML

Ces outils permettent à l'appelant d'écrire et de modifier des fichiers LookML, ainsi que d'obtenir le schéma de base de données nécessaire pour écrire efficacement du code LookML.

dev_mode : active ou désactive le mode Développement pour la session. La création de LookML doit être effectuée en mode Développement. Les requêtes exécutées en mode Développement utilisent le code LookML modifié. Vous pouvez ainsi tester l'impact de vos modifications.
get_projects : obtenez la liste des projets LookML disponibles.
get_project_files : obtenir la liste des fichiers LookML d'un projet.
get_project_file : récupère le contenu d'un fichier LookML.
create_project_file : créez un fichier LookML.
update_project_file : modifiez un fichier LookML existant.
delete_project_file : supprimez un fichier LookML.
get_connections : obtenir la liste des connexions.
get_connection_schemas : obtenir la liste des schémas pour une connexion.
get_connection_databases : obtenir la liste des bases de données pour une connexion.
get_connection_tables : obtenir la liste des tables pour une connexion.
get_connection_table_columns : récupérez la liste des colonnes d'une table dans une connexion.

Utiliser MCP Toolbox for Databases

À propos de la CLI Gemini et des extensions

Fonctionnement des extensions

Préparer l'authentification Looker

Option 1 : Identifiants de l'API

Option 2 : Enregistrement de l'application OAuth

APIs Explorer installé

API Explorer non installé

Instance privée PSA

Installer MCP Toolbox

linux/amd64

darwin/arm64

darwin/amd64

windows/amd64

Exécuter MCP Toolbox en tant que service partagé

Configurer l'environnement serveur

Configurer le client MCP

CLI Gemini

Option 1 : Identifiants API avec extension

Option 2 : Service partagé à distance avec OAuth

Gemini Code Assist

Claude Code

Option 1 : Identifiants de l'API

Option 2 : Service partagé à distance avec OAuth

Claude sur ordinateur

Option 1 : Identifiants de l'API

Option 2 : Service partagé à distance avec OAuth

Cline

Option 1 : Identifiants de l'API

Option 2 : Service partagé à distance avec OAuth

Cursor

Option 1 : Identifiants de l'API

Option 2 : Service partagé à distance avec OAuth

Visual Studio Code (Copilot)

Option 1 : Identifiants de l'API

Option 2 : Service partagé à distance avec OAuth

Windsurf

Option 1 : Identifiants de l'API

Option 2 : Service partagé à distance avec OAuth

Utiliser les outils d'IA

Outils de requête et modèle Looker

Outils de contenu Looker

Outils de vérification de l'état des instances Looker

Outils de création LookML