Usar a MCP Toolbox for Databases

Observação: o servidor MCP gerenciado pelo Looker é o método recomendado para conectar aplicativos de IA a instâncias do Looker hospedadas pelo Looker. Ele oferece uma integração integrada, segura e sem infraestrutura diretamente na plataforma Looker. Para instruções de configuração, consulte a página de documentação Servidor MCP gerenciado pelo Looker.

Nesta página, mostramos como usar a MCP Toolbox for Databases e conectar sua instância do Looker a ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs) e ferramentas para desenvolvedores que oferecem suporte ao Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). A caixa de ferramentas do MCP é uma boa opção se você estiver usando uma instância hospedada pelo cliente ou se preferir gerenciar sua própria infraestrutura. Caso contrário, recomendamos usar o servidor MCP gerenciado pelo Looker.

Recomendamos usar a extensão dedicada do Looker para a CLI do Gemini com o MCP Toolbox. Use a camada semântica do Looker para fornecer à CLI do Gemini acesso seguro, controlado e sob demanda a dados confiáveis e acelere os fluxos de trabalho automatizando a criação de relatórios, visualizações e painéis com comandos em linguagem natural. Como a interface de linha de comando de próxima geração do Google Cloud, a CLI do Gemini é a ferramenta recomendada para interagir com suas instâncias do Looker na linha de comando.

Você também pode conectar outros ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs) e ferramentas de desenvolvedor que oferecem suporte ao Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) usando a MCP Toolbox for Databases de uso geral. A MCP Toolbox é um servidor MCP de código aberto que simplifica a conexão de agentes de IA aos seus dados, lidando com complexidades como autenticação e pool de conexões. Assim, você pode interagir com seus dados usando a linguagem natural diretamente do seu ambiente de desenvolvimento integrado (IDE, na sigla em inglês). Para essas ferramentas, esse método oferece recursos principais de interação com o banco de dados.

Observação: a MCP Toolbox é um projeto de código aberto fornecido "no estado em que se encontra". Ele não é um produto Google Cloud compatível e não está coberto pelas Google Cloud Diretrizes de Serviços de Suporte Técnico ou SLAs. Para receber suporte, consulte a página de problemas do GitHub do projeto.

Sobre a CLI do Gemini e as extensões

A CLI do Gemini é um agente de IA de código aberto projetado para acelerar os fluxos de trabalho de desenvolvimento, ajudando na programação, depuração, análise de dados e criação de conteúdo. A missão dele é oferecer uma experiência elegante para interagir com serviços de nuvem de dados e bancos de dados de código aberto conhecidos.

Como as extensões funcionam

A CLI do Gemini é altamente extensível, permitindo a adição de novas ferramentas e recursos por meio de extensões. Essas extensões são fáceis de instalar. É possível carregá-los de um URL do GitHub, um diretório local ou um registro configurável. Essas extensões oferecem um conjunto avançado de recursos, incluindo novas ferramentas, comandos de barra e comandos para simplificar seu fluxo de trabalho.

Preparar a autenticação do Looker

Há duas opções para autenticar seu cliente MCP com o Looker: usar credenciais de API padrão ou autenticar o cliente com um registro de aplicativo OAuth.

Opção 1: credenciais da API

1. Receba um ID e uma chave secreta do cliente do Looker. Siga as instruções na página de documentação Autenticação da API Looker.
2. Tenha o URL de base da sua instância do Looker disponível. Provavelmente é algo como https://looker.example.com. Em alguns casos, a API detecta uma porta diferente, e você precisa usar https://looker.example.com:19999.

Opção 2: registro de aplicativos OAuth

1. Abra o Looker API Explorer.

   API Explorer instalado

   Se a instância do Looker já tiver o API Explorer instalado, acesse-o com este formato de URL:

   LOOKER_INSTANCE_URL/extensions/marketplace_extension_api_explorer::api-explorer/
   

   O API Explorer não está instalado

   Se a sua instância do Looker não tiver o API Explorer, instale-o no Marketplace do Looker. Consulte a página Como usar o API Explorer para saber como instalar a ferramenta.

   Instância particular do PSA

   Se você estiver usando uma instância de conexões particulares do Looker (Google Cloud Core) que usa o acesso a serviços particulares, o Marketplace do Looker e o APIs Explorer não serão compatíveis. Para registrar um agente de IA, chame o endpoint de API oauth_client_apps diretamente. Se você usar esse método, poderá pular as etapas restantes deste procedimento da API Explorer.

   Confira um exemplo de comando curl que pode ser usado com o endpoint oauth_client_apps para registrar o agente.

   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
   }'
   

2. No método Auth, encontre o endpoint de API Registrar app OAuth. Você também pode pesquisar "app oauth" no campo Pesquisar.

3. Selecione Executar.

4. Para client_guid, insira uma string personalizada, por exemplo, gemini_cli ou claude-desktop.

5. No corpo da solicitação, insira a seguinte configuração JSON:

   {
     "redirect_uri": "AI_AGENT_REDIRECT_URI",
     "display_name": "APPLICATION_NAME",
     "description": "APPLICATION_DESCRIPTION",
     "enabled": true
   }
   

   Substitua:

   • AI_AGENT_REDIRECT_URI: o URI de redirecionamento da extensão do seu agente de IA ou aplicativo de serviço compartilhado.

     • Para aplicativos hospedados na nuvem, ele pode parecer um URL HTTPS seguro: https://AI_AGENT_URL/oauth2callback

     • Para aplicativos executados localmente, ele precisa ser um URL localhost com uma porta estática: http://localhost:7777/oauth/callback

       Observação: algumas ferramentas, como a CLI do Gemini, podem exigir que você defina uma variável de ambiente (por exemplo, export OAUTH_CALLBACK_PORT=7777) para garantir que elas usem uma porta estática que corresponda ao URI de redirecionamento registrado.

     • Para IDEs, pode ter esta aparência: vscode://google.vscode-looker-official/oauth_callback

   • APPLICATION_NAME: o nome de exibição do seu aplicativo OAuth. Por exemplo, Claude Desktop.

   • APPLICATION_DESCRIPTION: uma breve descrição do seu aplicativo OAuth.

6. Marque a caixa de confirmação ao lado de Entendo que este endpoint de API vai mudar os dados e selecione Executar.

Instalar o MCP Toolbox

Observação: se você estiver usando a CLI do Gemini ou o Gemini Code Assist para se conectar à sua instância do Looker usando a MCP Toolbox for Databases, não será necessário instalar a MCP Toolbox. A MCP Toolbox será instalada quando a extensão do Gemini for instalada durante a etapa de configuração.

1. Faça o download da versão mais recente da MCP Toolbox como um binário. Selecione o binário que corresponde à arquitetura do SO e da CPU. Use a versão V1.0.0 ou mais recente da caixa de ferramentas do MCP.

   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
   
   

2. Torne o binário executável.

   chmod +x toolbox
   

3. Verifique a instalação.

   ./toolbox --version
   

Executar o MCP Toolbox como um serviço compartilhado

Para clientes do MCP que exigem autenticação OAuth por HTTPS, implante o MCP Toolbox atrás de um proxy reverso HTTPS, como o Cloud Run. O proxy reverso encerra o SSL e encaminha as solicitações para o contêiner da MCP Toolbox.

Configurar o ambiente do servidor

1. Defina as seguintes variáveis de ambiente na sua implantação:

   • LOOKER_BASE_URL=YOUR_LOOKER_BASE_URL
   • LOOKER_USE_CLIENT_OAUTH=true

2. Execute a MCP Toolbox com os seguintes argumentos:

   • --prebuilt=looker,looker-dev
   • --mcp-prm-file=prm.json
   • [--address=0.0.0.0]
   • [--port=8080]

   A MCP Toolbox normalmente detecta a porta 5000 do 127.0.0.1. Se o proxy reverso estiver em outro host, use --address=0.0.0.0 para vincular a todos os endereços IP. Use a configuração --port= se precisar usar uma porta de detecção diferente de 5000. Por exemplo, o Cloud Run encaminha automaticamente o tráfego externo da porta 443, a porta HTTPS, para 8080.

3. Crie um arquivo de configuração de metadados de recurso protegido (PRM, na sigla em inglês) (prm.json) com a seguinte estrutura:

   {
   "resource": "https://PROXY_URL/mcp",
   "authorization_servers": ["LOOKER_URL"],
   "scopes_supported": ["cors_api"]
   }
   

   Substitua:

   • PROXY_URL: o domínio e o caminho de base do servidor proxy reverso.
   • LOOKER_URL: o URL base da sua instância do Looker.

Para um exemplo de como configurar o cliente ao executar a MCP Toolbox como um serviço compartilhado, consulte o exemplo Configuração do Claude Desktop.

Configurar o cliente MCP

Esta seção descreve como configurar várias ferramentas de desenvolvedor para se conectar à sua instância do Looker usando a MCP Toolbox for Databases. A caixa de ferramentas funciona como um servidor Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de código aberto que fica entre seu IDE e seu banco de dados, fornecendo um plano de controle seguro e eficiente para suas ferramentas de IA. Selecione a guia da sua ferramenta específica para conferir as instruções de configuração.

• CLI do Gemini
• Gemini Code Assist
• Claude Code
• Claude para computador
• Cline (extensão do VS Code)
• Cursor
• Visual Studio Code (Copilot)
• Windsurf (Codium)

CLI do Gemini

Escolha o método de conexão com base na sua opção de autenticação:

Opção 1: credenciais da API com extensão

1. Instale a CLI do Gemini.
2. Instale a extensão do Looker para a CLI do Gemini no repositório do GitHub usando o seguinte comando:

   gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/looker
   

3. Defina variáveis de ambiente para se conectar à sua instância do Looker, substituindo as seguintes variáveis de ambiente pelos seus valores:
   • LOOKER_URL: o URL da sua instância do Looker.
   • CLIENT_ID e CLIENT_SECRET: a chave de API usada para acessar a API do Looker.
   • VERIFY_SSL: true ou false, dependendo se você usa criptografia SSL para conectar seu banco de dados à instância do 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"
   

4. Inicie a CLI do Gemini no modo interativo:

   gemini
   

   A CLI carrega automaticamente a extensão do Looker para a extensão da CLI do Gemini e as ferramentas dela, que você pode usar para interagir com sua instância do Looker.

Opção 2: serviço compartilhado remoto com OAuth

Para se conectar a um serviço compartilhado remoto usando o OAuth, não instale a extensão do Looker. Em vez disso, configure a CLI do Gemini para se conectar diretamente ao servidor MCP remoto.

1. Instale a CLI do Gemini.
2. Adicione o servidor MCP remoto usando o comando a seguir, substituindo PROXY_URL pelo domínio do seu servidor proxy reverso:

   gemini mcp add --transport http looker https://PROXY_URL/mcp
   

   Como alternativa, você pode configurar isso manualmente adicionando a seguinte configuração ao arquivo settings.json (localizado em ~/.gemini/settings.json ou no diretório do projeto):

   {
     "mcpServers": {
       "looker": {
         "httpUrl": "https://PROXY_URL/mcp"
       }
     }
   }
   

3. Inicie a CLI do Gemini no modo interativo:

   gemini
   

   Quando solicitado a se conectar, a CLI inicia o fluxo de autorização do OAuth para autenticar com segurança sua instância do Looker.

Gemini Code Assist

Recomendamos configurar o Gemini Code Assist para usar a CLI do Gemini. Essa abordagem elimina a necessidade de configurar manualmente um servidor MCP.

1. Verifique se você instalou e configurou a CLI do Gemini e a extensão looker (para credenciais da API) ou uma configuração de servidor MCP remoto (para serviço compartilhado com OAuth).
2. Configure o Gemini Code Assist para usar a CLI do Gemini.
3. Comece a interagir com sua instância do Looker usando linguagem natural diretamente na conversa do Gemini Code Assist.

Código do Claude

Escolha o método de conexão com base na sua opção de autenticação:

Opção 1: credenciais da API

1. Instale o Claude Code.
2. Crie o arquivo .mcp.json na raiz do projeto, se ele não existir.
3. Adicione a seguinte configuração, substituindo as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve.
   • LOOKER_URL: o URL da sua instância do Looker.
   • CLIENT_ID e CLIENT_SECRET: a chave de API usada para acessar a API do Looker.
   • VERIFY_SSL: true ou false, dependendo se você usa criptografia SSL para conectar seu banco de dados à instância do 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",
          }
          }
        }
      }
  

Opção 2: serviço compartilhado remoto com OAuth

1. Instale o Claude Code.
2. Crie o arquivo .mcp.json na raiz do projeto, se ele não existir.
3. Adicione a configuração a seguir, substituindo PROXY_URL pelo domínio do seu servidor proxy reverso e salve.

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

Claude para computador

Escolha o método de conexão com base na sua opção de autenticação:

Opção 1: credenciais da API

1. Abra o Claude para computador e acesse Configurações.
2. Na guia Desenvolvedor, clique em Editar configuração para abrir o arquivo de configuração.
3. Adicione a seguinte configuração, substituindo as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve.
   • LOOKER_URL: o URL da sua instância do Looker.
   • CLIENT_ID e CLIENT_SECRET: a chave de API usada para acessar a API do Looker.
   • VERIFY_SSL: true ou false, dependendo se você usa criptografia SSL para conectar seu banco de dados à instância do 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",
          }
          }
        }
      }
  

Opção 2: serviço compartilhado remoto com OAuth

1. No Claude para computador, acesse Configurações e selecione Conectores.
2. Escolha Adicionar conector personalizado e insira um nome (por exemplo, Looker).
3. No URL, insira o endpoint do servidor proxy reverso com o caminho /mcp anexado (por exemplo, https://looker-mcp-toolbox.example.com/mcp).
4. Em Configurações avançadas, insira a string exata que você usou para o client_guid durante o registro do app OAuth. Deixe a chave secreta do cliente OAuth em branco.
5. Selecione Adicionar para salvar o conector. Quando solicitado a se conectar, o Claude para computador inicia com segurança o fluxo de autorização PKCE pelo navegador.

4. Reinicie o Claude para computador.

Cline

Escolha o método de conexão com base na sua opção de autenticação:

Opção 1: credenciais da API

1. Abra a extensão Cline no VS Code e clique no ícone Servidores MCP.
2. Clique em Configurar servidores MCP para abrir o arquivo de configuração.
3. Adicione a seguinte configuração, substituindo as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve.
   • LOOKER_URL: o URL da sua instância do Looker.
   • CLIENT_ID e CLIENT_SECRET: a chave de API usada para acessar a API do Looker.
   • VERIFY_SSL: true ou false, dependendo se você usa criptografia SSL para conectar seu banco de dados à instância do 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",
          }
          }
        }
      }
  

Um status ativo verde aparece depois que o servidor se conecta.

Opção 2: serviço compartilhado remoto com OAuth

1. Abra a extensão Cline no VS Code e clique no ícone Servidores MCP.
2. Clique em Configurar servidores MCP para abrir o arquivo de configuração.
3. Adicione a configuração a seguir, substituindo PROXY_URL pelo domínio do seu servidor proxy reverso e salve.

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

Um status ativo verde aparece depois que o servidor se conecta.

Cursor

Escolha o método de conexão com base na sua opção de autenticação:

Opção 1: credenciais da API

1. Crie o diretório .cursor na raiz do projeto, se ele não existir.
2. Crie o arquivo .cursor/mcp.json, se ele não existir, e abra-o.
3. Adicione a seguinte configuração, substituindo as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve.
   • LOOKER_URL: o URL da sua instância do Looker.
   • CLIENT_ID e CLIENT_SECRET: a chave de API usada para acessar a API do Looker.
   • VERIFY_SSL: true ou false, dependendo se você usa criptografia SSL para conectar seu banco de dados à instância do 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",
          }
          }
        }
      }
  

4. Abra Cursor e navegue até Configurações > Configurações do cursor > MCP. Um status ativo verde aparece quando o servidor se conecta.

Opção 2: serviço compartilhado remoto com OAuth

1. Crie o diretório .cursor na raiz do projeto, se ele não existir.
2. Crie o arquivo .cursor/mcp.json, se ele não existir, e abra-o.
3. Adicione a configuração a seguir, substituindo PROXY_URL pelo domínio do seu servidor proxy reverso e salve.

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

4. Abra Cursor e navegue até Configurações > Configurações do cursor > MCP. Um status ativo verde aparece quando o servidor se conecta.

Visual Studio Code (Copilot)

Escolha o método de conexão com base na sua opção de autenticação:

Opção 1: credenciais da API

1. Abra o VS Code e crie o diretório .vscode na raiz do projeto, se ele não existir.
2. Crie o arquivo .vscode/mcp.json, se ele não existir, e abra-o.
3. Adicione a seguinte configuração, substituindo as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve.
   • LOOKER_URL: o URL da sua instância do Looker.
   • CLIENT_ID e CLIENT_SECRET: a chave de API usada para acessar a API do Looker.
   • VERIFY_SSL: true ou false, dependendo se você usa criptografia SSL para conectar seu banco de dados à instância do 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",
          }
          }
        }
      }
  

Opção 2: serviço compartilhado remoto com OAuth

1. Abra o VS Code e crie o diretório .vscode na raiz do projeto, se ele não existir.
2. Crie o arquivo .vscode/mcp.json, se ele não existir, e abra-o.
3. Adicione a configuração a seguir, substituindo PROXY_URL pelo domínio do seu servidor proxy reverso e salve.

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

Windsurf

Escolha o método de conexão com base na sua opção de autenticação:

Opção 1: credenciais da API

1. Abra o Windsurf e navegue até o assistente do Cascade.
2. Clique no ícone do MCP e em Configurar para abrir o arquivo de configuração.
3. Adicione a seguinte configuração, substituindo as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve.
   • LOOKER_URL: o URL da sua instância do Looker.
   • CLIENT_ID e CLIENT_SECRET: a chave de API usada para acessar a API do Looker.
   • VERIFY_SSL: true ou false, dependendo se você usa criptografia SSL para conectar seu banco de dados à instância do 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",
          }
          }
        }
      }
  

Opção 2: serviço compartilhado remoto com OAuth

1. Abra o Windsurf e navegue até o assistente do Cascade.
2. Clique no ícone do MCP e em Configurar para abrir o arquivo de configuração.
3. Adicione a configuração a seguir, substituindo PROXY_URL pelo domínio do seu servidor proxy reverso e salve.

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

Usar ferramentas de IA

Sua ferramenta de IA agora está conectada ao Looker usando o MCP. Peça ao seu assistente de IA para listar modelos, análises detalhadas, dimensões e medidas. Você também pode executar uma consulta recuperando o SQL de uma consulta ou executando um Look salvo.

As seguintes ferramentas estão disponíveis para o LLM:

Ferramentas de consulta e modelos do Looker

Essas ferramentas são usadas para receber informações sobre um modelo do Looker e executar consultas nele.

• get_models: liste todos os modelos do LookML na sua instância do Looker.
• get_explores: lista as análises detalhadas em um determinado modelo.
• get_dimensions: lista as dimensões em uma análise específica.
• get_measures: lista as medidas em uma análise específica.
• get_filters: lista os filtros em uma análise detalhada.
• get_parameters: lista os parâmetros em uma análise detalhada específica.
• query: execute uma consulta e retorne os dados.
• query_sql: retorna o SQL gerado pelo Looker para uma consulta.
• query_url: retorna um link para a consulta no Looker para mais análises.

Ferramentas de conteúdo do Looker

Essas ferramentas salvam conteúdo (Looks e dashboards) de uma instância do Looker e criam novos conteúdos salvos.

• get_looks: retorna os Looks salvos que correspondem a um título ou descrição.
• run_look: executa uma análise salva e retorna os dados.
• make_look: crie um Look salvo no Looker e retorne o URL.
• get_dashboards: retorna os painéis salvos que correspondem a um título ou descrição.
• make_dashboard: crie um painel salvo no Looker e retorne o URL.
• add_dashboard_element: adicione um bloco a um painel.

Ferramentas de integridade da instância do Looker

Essas ferramentas oferecem os mesmos algoritmos de verificação de integridade da CLI Henry.

• health_pulse: confira a integridade de uma instância do Looker.
• health_analyze: analise o uso de um objeto do Looker.
• health_vacuum: encontre elementos da LookML que podem não estar sendo usados.

Ferramentas de criação do LookML

Essas ferramentas permitem que o caller escreva e modifique arquivos LookML, além de receber o esquema de banco de dados necessário para escrever LookML de maneira eficaz.

• dev_mode: ative e desative o Modo de desenvolvimento para a sessão. A criação de LookML precisa ser feita no modo de desenvolvimento. As consultas executadas no modo de desenvolvimento usam o LookML modificado para que você possa testar o impacto das mudanças.
• get_projects: receba a lista de projetos do LookML disponíveis.
• get_project_files: recebe a lista de arquivos do LookML em um projeto.
• get_project_file: recebe o conteúdo de um arquivo do LookML.
• create_project_file: crie um arquivo do LookML.
• update_project_file: modifique um arquivo do LookML.
• delete_project_file: exclui um arquivo do LookML.
• get_connections: receba a lista de conexões.
• get_connection_schemas: recebe a lista de esquemas de uma conexão.
• get_connection_databases: receba a lista de bancos de dados de uma conexão.
• get_connection_tables: recebe a lista de tabelas de uma conexão.
• get_connection_table_columns: recebe a lista de colunas de uma tabela em uma conexão.

Observação: as ferramentas pré-criadas são anteriores à versão 1.0. Portanto, espere algumas mudanças entre as versões. Como os LLMs se adaptam às ferramentas disponíveis, a maioria dos usuários não será afetada.