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將 Looker 與 MCP、Gemini CLI 和其他代理程式搭配使用

本頁說明如何將 Looker 執行個體連結至各種開發人員工具。

如要獲得最強大且整合的體驗，建議使用 Gemini CLI 專用的 Looker 擴充功能。使用 Looker 的語意層，為 Gemini CLI 提供安全、受控且隨選的信任資料存取權，並透過自然語言提示自動建立報表、視覺化效果和資訊主頁，加快工作流程。Gemini CLI 是 Google Cloud 的新一代指令列介面，建議您使用這項工具，透過指令列與 Looker 執行個體互動。

您也可以使用通用型 MCP Toolbox for Databases，連結其他支援 Model Context Protocol (MCP) 的整合開發環境 (IDE) 和開發人員工具。MCP Toolbox 是開放原始碼的 MCP 伺服器，可處理驗證和連線集區等複雜作業，簡化 AI 代理與資料的連線程序，讓您直接從 IDE 使用自然語言與資料互動。對於這些工具，這個方法提供核心資料庫互動功能。

關於 Gemini CLI 和擴充功能

Gemini CLI 是開放原始碼的 AI 代理，可協助程式設計、偵錯、資料探索和內容創作，加速開發工作流程。其目標是提供優雅的代理服務體驗，讓使用者與資料雲端服務和熱門的開放原始碼資料庫互動。

擴充功能的運作方式

Gemini CLI 具有高度擴充性，可透過擴充功能新增工具和功能。這些擴充功能安裝方式簡單明瞭，您可以從 GitHub 網址、本機目錄或可設定的登錄檔載入這些範本。這些擴充功能提供豐富的功能，包括新工具、斜線指令和提示，可簡化工作流程。

設定 Looker

取得 Looker 用戶端 ID 和用戶端密鑰。按照「Looker API 驗證」說明文件頁面的指示操作。
請準備好 Looker 執行個體的基本網址。可能類似 https://looker.example.com。在某些情況下，API 會監聽不同的通訊埠，因此您需要改用 https://looker.example.com:19999。

安裝 MCP Toolbox

以二進位檔形式下載最新版 MCP Toolbox。選取與 OS 和 CPU 架構對應的二進位檔。您必須使用 MCP Toolbox V0.14.0 以上版本。

linux/amd64

curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.14.0/linux/amd64/toolbox

darwin/arm64

curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.14.0/darwin/arm64/toolbox

darwin/amd64

curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.14.0/darwin/amd64/toolbox

windows/amd64

curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.14.0/windows/amd64/toolbox.exe

將二進位檔設為可執行檔。
```
chmod +x toolbox
```
驗證安裝。
```
./toolbox --version
```

設定 MCP 用戶端

本節說明如何設定各種開發人員工具，使用 MCP Toolbox for Databases 連線至 Looker 執行個體。這個工具箱可做為開放原始碼的模型上下文協定 (MCP) 伺服器，介於 IDE 和資料庫之間，為 AI 工具提供安全有效率的控制平面。選取特定工具的分頁標籤，即可查看設定操作說明。

Gemini CLI
Gemini Code Assist
Claude 程式碼
Claude 電腦版
Cline (VS Code 擴充功能)
Cursor
Visual Studio Code (Copilot)
Windsurf (Codium)

Gemini CLI

安裝 Gemini CLI。
使用下列指令，從 GitHub 存放區安裝 Gemini CLI 的 Looker 擴充功能：
```
gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/looker
```
設定環境變數以連線至 Looker 執行個體，並將下列環境變數替換為您的值：
- LOOKER_URL：Looker 執行個體的網址。
- CLIENT_ID 和 CLIENT_SECRET：用於存取 Looker API 的 API 金鑰。
- VERIFY_SSL：視您是否使用 SSL 加密將資料庫連線至 Looker 執行個體而定，可能是 true 或 false。
```
export LOOKER_BASE_URL="LOOKER_URL"
export LOOKER_CLIENT_ID="CLIENT_ID"
export LOOKER_CLIENT_SECRET="CLIENT_SECRET"
export LOOKER_VERIFY_SSL="VERIFY_SSL"
```
在互動模式中啟動 Gemini CLI：
```
gemini
```
CLI 會自動載入 Gemini CLI 擴充功能的 Looker 擴充功能和工具，您可以使用這些工具與 Looker 執行個體互動。

Gemini Code Assist

建議您將 Gemini Code Assist 設定為使用 Gemini CLI。這種做法可免除手動設定 MCP 伺服器的需求。

確認您已安裝並設定 Gemini CLI 和 looker 擴充功能。
設定 Gemini Code Assist，以便使用 Gemini CLI。
直接在 Gemini Code Assist 對話中，使用自然語言與 Looker 執行個體互動。

Claude 代碼

安裝 Claude Code。
如果專案根目錄中沒有 .mcp.json 檔案，請建立該檔案。
新增下列設定，將下列環境變數替換成您的值，然後儲存。
- LOOKER_URL：Looker 執行個體的網址。
- CLIENT_ID 和 CLIENT_SECRET：用於存取 Looker API 的 API 金鑰。
- VERIFY_SSL：視您是否使用 SSL 加密將資料庫連線至 Looker 執行個體而定，可能是 true 或 false。

      {
        "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",
          }
          }
        }
      }

Claude 電腦版

開啟 Claude Desktop，然後前往「設定」。
在「開發人員」分頁中，按一下「編輯設定」開啟設定檔。
新增下列設定，將下列環境變數替換成您的值，然後儲存。
- LOOKER_URL：Looker 執行個體的網址。
- CLIENT_ID 和 CLIENT_SECRET：用於存取 Looker API 的 API 金鑰。
- VERIFY_SSL：視您是否使用 SSL 加密將資料庫連線至 Looker 執行個體而定，可能是 true 或 false。

      {
        "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",
          }
          }
        }
      }

重新啟動 Claude Desktop。
新的即時通訊畫面會顯示槌子 (MCP) 圖示和新的 MCP 伺服器。

Cline

在 VS Code 中開啟 Cline 擴充功能，然後按一下「MCP Servers」(MCP 伺服器) 圖示。
按一下「設定 MCP 伺服器」開啟設定檔。
新增下列設定，將下列環境變數替換成您的值，然後儲存。
- LOOKER_URL：Looker 執行個體的網址。
- CLIENT_ID 和 CLIENT_SECRET：用於存取 Looker API 的 API 金鑰。
- VERIFY_SSL：視您是否使用 SSL 加密將資料庫連線至 Looker 執行個體而定，可能是 true 或 false。

      {
        "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",
          }
          }
        }
      }

伺服器連線成功後，狀態會顯示為綠色「已啟用」。

Cursor

如果專案根目錄中沒有 .cursor 目錄，請建立該目錄。
如果 .cursor/mcp.json 檔案不存在，請建立並開啟該檔案。
新增下列設定，將下列環境變數替換成您的值，然後儲存。
- LOOKER_URL：Looker 執行個體的網址。
- CLIENT_ID 和 CLIENT_SECRET：用於存取 Looker API 的 API 金鑰。
- VERIFY_SSL：視您是否使用 SSL 加密將資料庫連線至 Looker 執行個體而定，可能是 true 或 false。

      {
        "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",
          }
          }
        }
      }

開啟「Cursor」，然後依序前往「Settings」>「Cursor Settings」>「MCP」。伺服器連線後，會顯示綠色的「有效」狀態。

Visual Studio Code (Copilot)

開啟 VS Code，並在專案根目錄中建立 .vscode 目錄 (如果不存在)。
如果 .vscode/mcp.json 檔案不存在，請建立並開啟該檔案。
新增下列設定，將下列環境變數替換成您的值，然後儲存。
- LOOKER_URL：Looker 執行個體的網址。
- CLIENT_ID 和 CLIENT_SECRET：用於存取 Looker API 的 API 金鑰。
- VERIFY_SSL：視您是否使用 SSL 加密將資料庫連線至 Looker 執行個體而定，可能是 true 或 false。

      {
        "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",
          }
          }
        }
      }

滑浪風帆

開啟 Windsurf，然後前往 Cascade 助理。
按一下 MCP 圖示，然後點選「設定」開啟設定檔。
新增下列設定，將下列環境變數替換成您的值，然後儲存。
- LOOKER_URL：Looker 執行個體的網址。
- CLIENT_ID 和 CLIENT_SECRET：用於存取 Looker API 的 API 金鑰。
- VERIFY_SSL：視您是否使用 SSL 加密將資料庫連線至 Looker 執行個體而定，可能是 true 或 false。

      {
        "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",
          }
          }
        }
      }

使用 AI 工具

您的 AI 工具現已透過 MCP 連線至 Looker。請試著要求 AI 助理列出模型、探索、維度和指標。您也可以擷取查詢的 SQL 或執行已儲存的 Look，藉此執行查詢。

LLM 可使用下列工具：

Looker 模型和查詢工具

這些工具可用來取得 Looker 模型的相關資訊，並針對該模型執行查詢。

get_models：列出 Looker 執行個體上的所有 LookML 模型。
get_explores：列出指定模型中的探索。
get_dimensions：列出指定探索中的維度。
get_measures：列出指定探索中的指標。
get_filters：列出特定探索中的篩選器。
get_parameters：列出指定探索中的參數。
query：執行查詢並傳回資料。
query_sql：傳回 Looker 為查詢生成的 SQL。
query_url：傳回 Looker 中查詢的連結，以供進一步探索。

Looker 內容工具

這些工具會從 Looker 執行個體取得已儲存的內容 (Look 和資訊主頁)，並建立新的已儲存內容。

get_looks：傳回符合標題或說明的已儲存 Look。
run_look：執行已儲存的 Look 並傳回資料。
make_look：在 Looker 中建立已儲存的 Look，並傳回網址。
get_dashboards：傳回符合標題或說明的已儲存資訊主頁。
make_dashboard：在 Looker 中建立已儲存的資訊主頁，並傳回網址。
add_dashboard_element：將動態磚新增至資訊主頁。

Looker 執行個體健康狀態工具

這些工具提供的健康狀態檢查演算法，與熱門的 CLI Henry 相同。

health_pulse：檢查 Looker 執行個體的健康狀態。
health_analyze：分析 Looker 物件的使用情形。
health_vacuum：找出可能未使用的 LookML 元素。

LookML 撰寫工具

這些工具可讓呼叫端編寫及修改 LookML 檔案，並取得有效編寫 LookML 時所需的資料庫結構定義。

dev_mode：開啟及關閉工作階段的開發模式。LookML 撰寫作業必須在開發模式下進行。在開發模式中執行的查詢會使用修改後的 LookML，方便您測試變更的影響。
get_projects：取得可用 LookML 專案的清單。
get_project_files：取得專案中的 LookML 檔案清單。
get_project_file：取得 LookML 檔案的內容。
create_project_file：建立新的 LookML 檔案。
update_project_file：修改現有的 LookML 檔案。
delete_project_file：刪除 LookML 檔案。
get_connections：取得連線清單。
get_connection_schemas：取得連線的結構定義清單。
get_connection_databases：取得連線的資料庫清單。
get_connection_tables：取得連線的資料表清單。
get_connection_table_columns：取得連線中資料表的資料欄清單。