Usa MCP Toolbox para bases de datos

Nota: El servidor de MCP administrado por Looker es el método recomendado para conectar aplicaciones de IA a instancias de Looker alojadas por Looker. Proporciona una integración segura y sin infraestructura integrada directamente en la plataforma de Looker. Para obtener instrucciones de configuración, consulta la página de documentación del servidor de MCP administrado por Looker.

En esta página, se muestra cómo usar la Caja de herramientas del MCP para bases de datos para conectar tu instancia de Looker a entornos de desarrollo integrados (IDE) y herramientas para desarrolladores que admiten el Protocolo de contexto del modelo (MCP). La caja de herramientas de MCP es una buena opción si usas una instancia alojada por el cliente o si prefieres administrar tu propia infraestructura. De lo contrario, te recomendamos que uses el servidor de MCP administrado por Looker.

Te recomendamos que uses la extensión de Looker dedicada para Gemini CLI con MCP Toolbox. Usa la capa semántica de Looker para proporcionar a la CLI de Gemini acceso seguro, controlado y a pedido a datos confiables, y acelera los flujos de trabajo automatizando la creación de informes, visualizaciones y paneles a partir de instrucciones en lenguaje natural. Como interfaz de línea de comandos de próxima generación de Google Cloud, se recomienda usar la CLI de Gemini para interactuar con tus instancias de Looker desde la línea de comandos.

También puedes conectar otros entornos de desarrollo integrados (IDE) y herramientas para desarrolladores que admitan el Protocolo de contexto del modelo (MCP) con la MCP Toolbox para bases de datos de uso general. MCP Toolbox es un servidor de MCP de código abierto que simplifica la conexión de agentes de IA a tus datos, ya que controla complejidades como la autenticación y la agrupación de conexiones, lo que te permite interactuar con tus datos en lenguaje natural directamente desde tu IDE. En el caso de estas herramientas, este método proporciona capacidades básicas de interacción con la base de datos.

Nota: MCP Toolbox es un proyecto de código abierto que se proporciona "tal cual". No es un producto Google Cloud admitido y no está cubierto por los Google Cloud Lineamientos de los Servicios de Asistencia Técnica ni por los ANS. Para obtener asistencia, consulta la página de problemas de GitHub del proyecto.

Acerca de Gemini CLI y las extensiones

Gemini CLI es un agente de IA de código abierto diseñado para acelerar los flujos de trabajo de desarrollo, ya que ayuda con la programación, la depuración, la exploración de datos y la creación de contenido. Su misión es proporcionar una experiencia elegante y basada en agentes para interactuar con los servicios de la nube de datos y las bases de datos de código abierto populares.

Cómo funcionan las extensiones

Gemini CLI es altamente extensible, lo que permite agregar nuevas herramientas y capacidades a través de extensiones. Estas extensiones son fáciles de instalar. Puedes cargarlos desde una URL de GitHub, un directorio local o un registro configurable. Estas extensiones proporcionan un amplio conjunto de capacidades, incluidas nuevas herramientas, comandos de barra y mensajes para optimizar tu flujo de trabajo.

Prepara la autenticación de Looker

Tienes dos opciones para autenticar tu cliente de MCP con Looker: puedes usar credenciales de API estándar o autenticar el cliente a través del registro de una aplicación de OAuth.

Opción 1: Credenciales de API

1. Obtén un ID de cliente y un secreto del cliente de Looker. Sigue las instrucciones de la página de documentación sobre la autenticación de la API de Looker.
2. Ten disponible la URL base de tu instancia de Looker. Es probable que sea algo como https://looker.example.com. En algunos casos, la API escucha en un puerto diferente, por lo que deberás usar https://looker.example.com:19999.

Opción 2: Registro de la aplicación de OAuth

1. Abre el Explorador de la API de Looker.

   Explorador de APIs instalado

   Si tu instancia de Looker ya tiene instalado el Explorador de APIs, puedes acceder a él con este formato de URL:

   LOOKER_INSTANCE_URL/extensions/marketplace_extension_api_explorer::api-explorer/
   

   El Explorador de API no está instalado

   Si tu instancia de Looker no tiene el Explorador de APIs, puedes instalarlo desde Looker Marketplace. Consulta la página Cómo usar el Explorador de APIs para obtener información sobre cómo instalar el Explorador de APIs.

   Instancia privada del PSA

   Si usas una instancia de conexiones privadas de Looker (Google Cloud Core) que utiliza el acceso a servicios privados, no se admiten Looker Marketplace ni el Explorador de APIs. Para registrar un agente de IA, debes llamar directamente al extremo de API oauth_client_apps. Si usas este método, puedes omitir los pasos restantes de este procedimiento del Explorador de APIs.

   A continuación, se muestra un ejemplo de un comando curl que puedes usar con el extremo oauth_client_apps para registrar el 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. En el método Auth, busca el extremo de API Register OAuth App. También puedes buscar "app oauth" en el campo Buscar.

3. Selecciona Ejecutar.

4. En client_guid, ingresa una cadena personalizada (por ejemplo, gemini_cli o claude-desktop).

5. En el cuerpo de la solicitud, ingresa la siguiente configuración JSON:

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

   Reemplaza lo siguiente:

   • AI_AGENT_REDIRECT_URI: Es el URI de redireccionamiento de la extensión del agente de IA o la aplicación de servicio compartido.

     • En el caso de las aplicaciones alojadas en la nube, puede parecer una URL HTTPS segura: https://AI_AGENT_URL/oauth2callback

     • Para las aplicaciones que se ejecutan de forma local, debe ser una URL de localhost con un puerto estático: http://localhost:7777/oauth/callback

       Nota: Es posible que algunas herramientas, como Gemini CLI, requieran que establezcas una variable de entorno (por ejemplo, export OAUTH_CALLBACK_PORT=7777) para garantizar que las herramientas usen un puerto estático que coincida con tu URI de redireccionamiento registrado.

     • En el caso de los IDE, podría verse de la siguiente manera: vscode://google.vscode-looker-official/oauth_callback

   • APPLICATION_NAME: Es el nombre visible de tu aplicación de OAuth, por ejemplo, Claude Desktop.

   • APPLICATION_DESCRIPTION: Es una descripción breve de tu aplicación de OAuth.

6. Marca la casilla de confirmación junto a Entiendo que este extremo de API cambiará los datos y, luego, selecciona Ejecutar.

Instala MCP Toolbox

Nota: Si usas Gemini CLI o Gemini Code Assist para conectarte a tu instancia de Looker con MCP Toolbox para bases de datos, no es necesario que instales MCP Toolbox. MCP Toolbox se instalará cuando se instale la extensión de Gemini durante el paso de configuración.

1. Descarga la versión más reciente de MCP Toolbox como un objeto binario. Selecciona el objeto binario que corresponda a tu SO y a la arquitectura de la CPU. Debes usar la versión V1.0.0 o una posterior 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
   
   

2. Haz que el objeto binario sea ejecutable.

   chmod +x toolbox
   

3. Verifica la instalación:.

   ./toolbox --version
   

Ejecuta MCP Toolbox como un servicio compartido

Para los clientes de MCP que requieren autenticación de OAuth a través de HTTPS, debes implementar MCP Toolbox detrás de un proxy inverso HTTPS (como Cloud Run). El proxy inverso finaliza el protocolo SSL y reenvía las solicitudes al contenedor de MCP Toolbox.

Configura el entorno del servidor

1. Configura las siguientes variables de entorno en tu implementación:

   • LOOKER_BASE_URL=YOUR_LOOKER_BASE_URL
   • LOOKER_USE_CLIENT_OAUTH=true

2. Ejecuta MCP Toolbox con los siguientes argumentos:

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

   Normalmente, MCP Toolbox escucha en el puerto 127.0.0.1 5000. Si el proxy inverso está en otro host, usa --address=0.0.0.0 para vincularlo a todas las direcciones IP. Usa el parámetro de configuración --port= si necesitas usar un puerto de escucha que no sea 5000. Por ejemplo, Cloud Run reenvía automáticamente el tráfico externo del puerto 443, el puerto HTTPS, al puerto 8080.

3. Crea un archivo de configuración de metadatos de recursos protegidos (PRM) (prm.json) con la siguiente estructura:

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

   Reemplaza lo siguiente:

   • PROXY_URL: Es el dominio y la ruta base de tu servidor proxy inverso.
   • LOOKER_URL: Es la URL base de tu instancia de Looker.

Para ver un ejemplo de cómo configurar el cliente cuando ejecutas MCP Toolbox como un servicio compartido, consulta el ejemplo de configuración de Claude Desktop.

Configura el cliente de MCP

En esta sección, se describe cómo configurar varias herramientas para desarrolladores para conectarse a tu instancia de Looker con MCP Toolbox para bases de datos. La caja de herramientas actúa como un servidor de Protocolo de contexto del modelo (MCP) de código abierto que se encuentra entre tu IDE y tu base de datos, y proporciona un plano de control seguro y eficiente para tus herramientas de IA. Selecciona la pestaña de tu herramienta específica para ver las instrucciones de configuración.

• CLI de Gemini
• Gemini Code Assist
• Claude Code
• Claude para computadoras de escritorio
• Cline (extensión de VS Code)
• Cursor
• Visual Studio Code (Copilot)
• Windsurf (Codium)

Gemini CLI

Elige el método de conexión según la opción de autenticación que elijas:

Opción 1: Credenciales de API con extensión

1. Instala la CLI de Gemini.
2. Instala la extensión de Looker para Gemini CLI desde el repositorio de GitHub con el siguiente comando:

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

3. Configura las variables de entorno para conectarte a tu instancia de Looker y reemplaza las siguientes variables de entorno por tus valores:
   • LOOKER_URL: Es la URL de tu instancia de Looker.
   • CLIENT_ID y CLIENT_SECRET: La clave de API que se usa para acceder a la API de Looker.
   • VERIFY_SSL: Puede ser true o false, según si usas encriptación SSL para conectar tu base de datos a tu instancia de 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. Inicia Gemini CLI en modo interactivo:

   gemini
   

   La CLI carga automáticamente la extensión de Looker para la extensión de Gemini CLI y sus herramientas, que puedes usar para interactuar con tu instancia de Looker.

Opción 2: Servicio compartido remoto con OAuth

Para conectarte a un servicio compartido remoto con OAuth, no instales la extensión de Looker. En su lugar, configura Gemini CLI para que se conecte directamente a tu servidor de MCP remoto.

1. Instala la CLI de Gemini.
2. Agrega el servidor de MCP remoto con el siguiente comando y reemplaza PROXY_URL por el dominio de tu servidor proxy inverso:

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

   También puedes configurar esto de forma manual agregando la siguiente configuración a tu archivo settings.json (ubicado en ~/.gemini/settings.json o en el directorio de tu proyecto):

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

3. Inicia Gemini CLI en modo interactivo:

   gemini
   

   Cuando se te solicite que te conectes, la CLI iniciará el flujo de autorización de OAuth para autenticarse de forma segura con tu instancia de Looker.

Gemini Code Assist

Te recomendamos que configures Gemini Code Assist para usar Gemini CLI. Este enfoque elimina la necesidad de configurar manualmente un servidor de MCP.

1. Asegúrate de haber instalado y configurado Gemini CLI y la extensión de looker (para las credenciales de la API) o una configuración remota del servidor de MCP (para el servicio compartido con OAuth).
2. Configura Gemini Code Assist para usar Gemini CLI.
3. Comienza a interactuar con tu instancia de Looker usando lenguaje natural directamente en el chat de Gemini Code Assist.

Claude Code

Elige el método de conexión según la opción de autenticación que elijas:

Opción 1: Credenciales de API

1. Instala Claude Code.
2. Crea el archivo .mcp.json en la raíz de tu proyecto si no existe.
3. Agrega la siguiente configuración, reemplaza las siguientes variables de entorno por tus valores y, luego, guarda los cambios.
   • LOOKER_URL: Es la URL de tu instancia de Looker.
   • CLIENT_ID y CLIENT_SECRET: La clave de API que se usa para acceder a la API de Looker.
   • VERIFY_SSL: Puede ser true o false, según si usas encriptación SSL para conectar tu base de datos a tu instancia de 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",
          }
          }
        }
      }
  

Opción 2: Servicio compartido remoto con OAuth

1. Instala Claude Code.
2. Crea el archivo .mcp.json en la raíz de tu proyecto si no existe.
3. Agrega la siguiente configuración, reemplaza PROXY_URL por el dominio de tu servidor proxy inverso y, luego, guarda los cambios.

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

Claude para computadoras de escritorio

Elige el método de conexión según la opción de autenticación que elijas:

Opción 1: Credenciales de API

1. Abre Claude para computadoras y ve a Configuración.
2. En la pestaña Desarrollador, haz clic en Editar configuración para abrir el archivo de configuración.
3. Agrega la siguiente configuración, reemplaza las siguientes variables de entorno por tus valores y, luego, guarda los cambios.
   • LOOKER_URL: Es la URL de tu instancia de Looker.
   • CLIENT_ID y CLIENT_SECRET: La clave de API que se usa para acceder a la API de Looker.
   • VERIFY_SSL: Puede ser true o false, según si usas encriptación SSL para conectar tu base de datos a tu instancia de 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",
          }
          }
        }
      }
  

Opción 2: Servicio compartido remoto con OAuth

1. En Claude para computadoras, navega a Configuración y selecciona Conectores.
2. Elige Agregar conector personalizado y, luego, ingresa un nombre (por ejemplo, Looker).
3. En la URL, ingresa el extremo de tu servidor proxy inverso con la ruta de acceso /mcp agregada (por ejemplo, https://looker-mcp-toolbox.example.com/mcp).
4. En Configuración avanzada, ingresa la cadena exacta que usaste para client_guid durante el registro de la app de OAuth. Deja en blanco el secreto del cliente de OAuth.
5. Selecciona Agregar para guardar el conector. Cuando se te solicite que te conectes, Claude para computadoras iniciará de forma segura el flujo de autorización de PKCE a través de tu navegador.

4. Reinicia Claude para computadoras.

Cline

Elige el método de conexión según la opción de autenticación que elijas:

Opción 1: Credenciales de API

1. Abre la extensión Cline en VS Code y haz clic en el ícono de MCP Servers.
2. Haz clic en Configure MCP Servers para abrir el archivo de configuración.
3. Agrega la siguiente configuración, reemplaza las siguientes variables de entorno por tus valores y, luego, guarda los cambios.
   • LOOKER_URL: Es la URL de tu instancia de Looker.
   • CLIENT_ID y CLIENT_SECRET: La clave de API que se usa para acceder a la API de Looker.
   • VERIFY_SSL: Puede ser true o false, según si usas encriptación SSL para conectar tu base de datos a tu instancia de 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",
          }
          }
        }
      }
  

Aparece un estado activo verde después de que el servidor se conecta correctamente.

Opción 2: Servicio compartido remoto con OAuth

1. Abre la extensión Cline en VS Code y haz clic en el ícono de MCP Servers.
2. Haz clic en Configure MCP Servers para abrir el archivo de configuración.
3. Agrega la siguiente configuración, reemplaza PROXY_URL por el dominio de tu servidor proxy inverso y, luego, guarda los cambios.

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

Aparece un estado activo verde después de que el servidor se conecta correctamente.

Cursor

Elige el método de conexión según la opción de autenticación que elijas:

Opción 1: Credenciales de API

1. Crea el directorio .cursor en la raíz del proyecto si no existe.
2. Crea el archivo .cursor/mcp.json si no existe y ábrelo.
3. Agrega la siguiente configuración, reemplaza las siguientes variables de entorno por tus valores y, luego, guarda los cambios.
   • LOOKER_URL: Es la URL de tu instancia de Looker.
   • CLIENT_ID y CLIENT_SECRET: La clave de API que se usa para acceder a la API de Looker.
   • VERIFY_SSL: Puede ser true o false, según si usas encriptación SSL para conectar tu base de datos a tu instancia de 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. Abre Cursor y navega a Configuración > Configuración del cursor > MCP. Cuando el servidor se conecta, aparece un estado activo de color verde.

Opción 2: Servicio compartido remoto con OAuth

1. Crea el directorio .cursor en la raíz del proyecto si no existe.
2. Crea el archivo .cursor/mcp.json si no existe y ábrelo.
3. Agrega la siguiente configuración, reemplaza PROXY_URL por el dominio de tu servidor proxy inverso y, luego, guarda los cambios.

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

4. Abre Cursor y navega a Configuración > Configuración del cursor > MCP. Cuando el servidor se conecta, aparece un estado activo de color verde.

Visual Studio Code (Copilot)

Elige el método de conexión según la opción de autenticación que elijas:

Opción 1: Credenciales de API

1. Abre VS Code y crea el directorio .vscode en la raíz de tu proyecto si no existe.
2. Crea el archivo .vscode/mcp.json si no existe y ábrelo.
3. Agrega la siguiente configuración, reemplaza las siguientes variables de entorno por tus valores y, luego, guarda los cambios.
   • LOOKER_URL: Es la URL de tu instancia de Looker.
   • CLIENT_ID y CLIENT_SECRET: La clave de API que se usa para acceder a la API de Looker.
   • VERIFY_SSL: Puede ser true o false, según si usas encriptación SSL para conectar tu base de datos a tu instancia de 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",
          }
          }
        }
      }
  

Opción 2: Servicio compartido remoto con OAuth

1. Abre VS Code y crea el directorio .vscode en la raíz de tu proyecto si no existe.
2. Crea el archivo .vscode/mcp.json si no existe y ábrelo.
3. Agrega la siguiente configuración, reemplaza PROXY_URL por el dominio de tu servidor proxy inverso y, luego, guarda los cambios.

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

Windsurf

Elige el método de conexión según la opción de autenticación que elijas:

Opción 1: Credenciales de API

1. Abre Windsurf y navega al asistente de Cascade.
2. Haz clic en el ícono de MCP y, luego, en Configurar para abrir el archivo de configuración.
3. Agrega la siguiente configuración, reemplaza las siguientes variables de entorno por tus valores y, luego, guarda los cambios.
   • LOOKER_URL: Es la URL de tu instancia de Looker.
   • CLIENT_ID y CLIENT_SECRET: La clave de API que se usa para acceder a la API de Looker.
   • VERIFY_SSL: Puede ser true o false, según si usas encriptación SSL para conectar tu base de datos a tu instancia de 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",
          }
          }
        }
      }
  

Opción 2: Servicio compartido remoto con OAuth

1. Abre Windsurf y navega al asistente de Cascade.
2. Haz clic en el ícono de MCP y, luego, en Configurar para abrir el archivo de configuración.
3. Agrega la siguiente configuración, reemplaza PROXY_URL por el dominio de tu servidor proxy inverso y, luego, guarda los cambios.

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

Usa herramientas de IA

Tu herramienta de IA ahora está conectada a Looker a través de MCP. Intenta pedirle a tu asistente de IA que muestre una lista de modelos, Exploraciones, dimensiones y medidas. También puedes ejecutar una consulta recuperando el código SQL de una consulta o ejecutando un Look guardado.

Las siguientes herramientas están disponibles para el LLM:

Herramientas de consultas y modelos de Looker

Estas herramientas se usan para obtener información sobre un modelo de Looker y ejecutar consultas en ese modelo.

• get_models: Enumera todos los modelos de LookML en tu instancia de Looker.
• get_explores: Enumera los Explorar en un modelo determinado.
• get_dimensions: Enumera las dimensiones en un Explore determinado.
• get_measures: Enumera las medidas en una exploración determinada.
• get_filters: Enumera los filtros en un Explorar determinado.
• get_parameters: Enumera los parámetros en una exploración determinada.
• query: Ejecuta una consulta y devuelve los datos.
• query_sql: Devuelve el código SQL que Looker genera para una consulta.
• query_url: Devolver un vínculo a la búsqueda en Looker para una mayor exploración

Herramientas de contenido de Looker

Estas herramientas obtienen contenido guardado (Looks y paneles) de una instancia de Looker y crean contenido guardado nuevo.

• get_looks: Devuelve los Looks guardados que coinciden con un título o una descripción.
• run_look: Ejecuta un Look guardado y devuelve los datos.
• make_look: Crea un Look guardado en Looker y devuelve la URL.
• get_dashboards: Devuelve los paneles guardados que coinciden con un título o una descripción.
• make_dashboard: Crea un panel guardado en Looker y devuelve la URL.
• add_dashboard_element: Agrega una tarjeta a un panel.

Herramientas de estado de la instancia de Looker

Estas herramientas ofrecen los mismos algoritmos de verificación de estado que la popular CLI Henry.

• health_pulse: Verifica el estado de una instancia de Looker.
• health_analyze: Analiza el uso de un objeto de Looker.
• health_vacuum: Busca elementos de LookML que podrían no usarse.

Herramientas de creación de LookML

Estas herramientas permiten que la persona que llama escriba y modifique archivos LookML, así como que obtenga el esquema de la base de datos necesario para escribir LookML de manera eficaz.

• dev_mode: Activa y desactiva el modo de desarrollo para la sesión. La creación de LookML debe realizarse en el modo de desarrollo. Las consultas que se ejecutan en el modo de desarrollo usan el código LookML modificado para que puedas probar el impacto de tus cambios.
• get_projects: Obtén la lista de proyectos de LookML disponibles.
• get_project_files: Obtiene la lista de archivos de LookML en un proyecto.
• get_project_file: Obtiene el contenido de un archivo de LookML.
• create_project_file: Crea un archivo nuevo de LookML.
• update_project_file: Modifica un archivo de LookML existente.
• delete_project_file: Borra un archivo de LookML.
• get_connections: Obtén la lista de conexiones.
• get_connection_schemas: Obtén la lista de esquemas para una conexión.
• get_connection_databases: Obtén la lista de bases de datos para una conexión.
• get_connection_tables: Obtén la lista de tablas para una conexión.
• get_connection_table_columns: Obtén la lista de columnas de una tabla en una conexión.

Nota: Las herramientas compiladas previamente son anteriores a la versión 1.0, por lo que se esperan algunos cambios entre las versiones. Dado que los LLMs se adaptan a las herramientas disponibles, la mayoría de los usuarios no se verán afectados.