Łączenie interfejsu wiersza poleceń Gemini z Lookerem za pomocą MCP Toolbox

1. Zanim zaczniesz

Musisz mieć dostęp do działającej instancji Lookera. Będziesz potrzebować identyfikatora klienta i tajnego klucza klienta interfejsu API.

Wymagania wstępne

  • Działająca instancja Lookera
  • Dostęp do wiersza poleceń w systemie Linux lub macOS

Czego się nauczysz

  • Jak zainstalować interfejs wiersza poleceń Gemini
  • Jak zainstalować MCP Toolbox
  • Jak połączyć interfejs wiersza poleceń Gemini z Lookerem za pomocą MCP Toolbox

Czego potrzebujesz

  • Adres URL serwera interfejsu API Lookera. Zwykle jest on taki sam jak adres URL Lookera, ale może być konieczne dodanie numeru portu, np. :19999, na przykład https://looker.example.com:19999. Jeśli coś nie działa prawidłowo, skontaktuj się z administratorem Lookera.

2. Przygotowania

Musisz pobrać identyfikator klienta i tajny klucz klienta.

Zaloguj się w instancji Lookera i kliknij profil użytkownika w prawym górnym rogu ekranu. Wybierz Konto. Na ekranie Konto obok etykiety API Keys naciśnij przycisk Manage.

Na stronie zarządzania kluczami interfejsu API naciśnij przycisk Create New API Key.

W nowo utworzonym wpisie dodaj cel MCP Toolbox lub podobny i kliknij znacznik wyboru, aby go zapisać. Następnie skopiuj i wklej identyfikator klienta oraz tajny klucz klienta w bezpiecznym miejscu. Aby zobaczyć i skopiować tajny klucz klienta, musisz nacisnąć ikonę oka obok niego.

Możesz teraz zamknąć okna przeglądarki Lookera.

3. Instalowanie interfejsu wiersza poleceń Gemini

Otwórz aplikację terminala, aby przejść do wiersza poleceń w systemie macOS lub Linux.

Uruchom to polecenie:

npm install -g @google/gemini-cli

Jeśli z jakiegoś powodu się nie uda, zapoznaj się z opcjami instalacji lub pomocy na stronie https://github.com/google-gemini/gemini-cli?tab=readme-ov-file#-installation.

Teraz uruchom interfejs wiersza poleceń Gemini za pomocą tego polecenia:

gemini

Pojawi się prośba o zalogowanie. Postępuj zgodnie z instrukcjami, a wszystko powinno być gotowe.

4. Instalowanie MCP Toolbox

Tworzenie katalogu MCP Toolbox

W aplikacji terminala utwórz katalog mcp-toolbox. Następnie wejdź do tego katalogu:

mkdir $HOME/mcp-toolbox
cd $HOME/mcp-toolbox

Określanie architektury systemu

Uruchom polecenie uname, aby sprawdzić, jakiego systemu używasz:

uname -a

To polecenie zwróci ciąg znaków podobny do tego:

Linux hostname.example.com 6.16.12-amd64 #1 SMP PREEMPT_DYNAMIC Debian 6.16.12 (2025-11-10) x86_64 GNU/Linux

Zwróć szczególną uwagę na koniec tego wiersza. Jeśli używasz systemu Linux, wiersz będzie się kończyć ciągiem x86_64 GNU/Linux. W przypadku systemu macOS w pobliżu końca tego ciągu znaków będzie widoczny ciąg Darwin oraz arm64 w przypadku procesora Apple lub x86_64 i386 w przypadku procesora Intel.

Pobieranie MCP Toolbox

Jeśli masz system Linux, uruchom to polecenie, aby pobrać MCP Toolbox:

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

Jeśli masz system macOS z procesorem Apple, uruchom to polecenie, aby pobrać MCP Toolbox:

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

Jeśli masz system macOS z procesorem Intel, uruchom to polecenie, aby pobrać MCP Toolbox:

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

Ustawianie MCP Toolbox jako pliku wykonywalnego

Ustaw program MCP Toolbox jako plik wykonywalny, uruchamiając to polecenie:

chmod +x toolbox

Pobieranie pełnej ścieżki do narzędzia

Aby pobrać pełną ścieżkę do pliku narzędzia, uruchom to polecenie:

echo $HOME/mcp-toolbox/toolbox

Prawdopodobnie otrzymasz wynik podobny do tego:

/home-or-User/YOUR-USER-NAME/mcp-toolbox/toolbox

Zapisz wynik w dogodnym miejscu.

5. Konfigurowanie interfejsu wiersza poleceń Gemini

Edytuj plik $HOME/.gemini/settings.json. Użyj preferowanego edytora tekstu. Jeśli nie edytujesz często plików w systemie Linux lub macOS, dobrym wyborem będzie nano.

Dodaj do pliku JSON ten kod:

  "mcpServers": {
    "looker": {
      "command": "FULL_PATH_TO_TOOLBOX",
      "args": [
        "--stdio",
        "--prebuilt",
        "looker,looker-dev"
      ],
      "env": {
        "LOOKER_BASE_URL": "URL_OF_LOOKER_INSTANCE",
        "LOOKER_CLIENT_ID": "CLIENT_ID",
        "LOOKER_CLIENT_SECRET": "CLIENT_SECRET",
        "LOOKER_VERIFY_SSL": "true"
      }
    }
  }

Zastąp FULL_PATH_TO_TOOLBOX, URL_OF_LOOKER_INSTANCE, CLIENT_ID i CLIENT_SECRET informacjami zapisanymi w poprzednich krokach. Zapisz edytowany plik.

6. Korzystanie z MCP Toolbox za pomocą interfejsu wiersza poleceń Gemini

Uruchom interfejs wiersza poleceń Gemini, wpisując gemini w wierszu poleceń.

Aby wyświetlić listę dostępnych narzędzi, wpisz w prompt dla Gemini:

/mcp list looker

Wynik powinien wyglądać mniej więcej tak:

Configured MCP servers:

🟢 looker - Ready (33 tools)
  Tools:
  - add_dashboard_element
  - add_dashboard_filter
  - create_project_file
  - delete_project_file
  - dev_mode
  - generate_embed_url
  - get_connection_databases
  - get_connection_schemas
  - get_connection_table_columns
  - get_connection_tables
  - get_connections
  - get_dashboards
  - get_dimensions
  - get_explores
  - get_filters
  - get_looks
  - get_measures
  - get_models
  - get_parameters
  - get_project_file
  - get_project_files
  - get_projects
  - health_analyze
  - health_pulse
  - health_vacuum
  - make_dashboard
  - make_look
  - query
  - query_sql
  - query_url
  - run_dashboard
  - run_look
  - update_project_file

Teraz zacznij zadawać interfejsowi wiersza poleceń Gemini pytania o dostępne dane. Wypróbuj te polecenia:

  1. Jakie modele są dostępne w Lookerze?
  2. Jakie eksploracje są dostępne w MODEL_NAME?
  3. Jakie miary i wymiary są dostępne w EXPLORE_NAME?

Zastąp MODEL_NAME i EXPLORE_NAME własnymi wartościami.

Następnie spróbuj zadać kilka zapytań w języku naturalnym, na które można odpowiedzieć na podstawie danych w instancji Lookera: „Jaki jest mój łączny przychód w 2025 r.?” „Ile widżetów udało mi się sprzedać w czwartym kwartale?” itp.

7. Więcej promptów do wypróbowania

Możesz też uruchamiać zapisane eksploracje i panele, tworzyć eksploracje i panele, a nawet edytować modele LookML.

  • Aby uruchomić zapisaną eksplorację, wpisz prompta, np. „Uruchom eksplorację ‘Monthly Inventory’”. Gemini powinien wyszukać eksplorację o nazwie „Monthly Inventory”, a następnie uruchomić powiązane zapytanie i udostępnić wyniki.
  • Aby uruchomić panel, wpisz prompta, np. „Podsumuj panel ‘customer tracking’”. Gemini powinien wyszukać panel o nazwie „customer tracking”, uruchomić zapytania powiązane z każdym kafelkiem i podać podsumowanie.
  • Aby utworzyć zapisaną eksplorację, wpisz prompta, np. „Utwórz eksplorację, która będzie śledzić moje miesięczne przychody według kategorii produktów. Wyświetl dane w postaci skumulowanego wykresu kolumnowego”.
  • Aby utworzyć panel, wpisz prompta, np. „Utwórz panel z informacjami o sprzedaży w 2026 r.”.

Jeśli jesteś programistą LookML, możesz modyfikować LookML za pomocą Gemini. Wypróbuj te prompty:

  1. Poproś Gemini o wyświetlenie listy projektów LookML za pomocą prompta „Jakie projekty LookML są dostępne?”.
  2. Poproś Gemini o pobranie listy plików projektu. „Jakie pliki są dostępne w projekcie PROJECT_NAME?” Zastąp nazwą własnego projektu.
  3. Poproś Gemini o dodanie miary. „Utwórz miarę, która będzie obliczać średnią wartość pola sales_price w widoku VIEW_NAME”. Zastąp nazwą własnego widoku.
  4. Pobierz listę połączeń za pomocą prompta „Jakie połączenia są dostępne w Lookerze?”.
  5. Pobierz powiązane schematy. „Jakie schematy są w CONNECTION_NAME?” Zastąp nazwą własnego połączenia.
  6. Pobierz powiązane tabele. „Jakie tabele są w CONNECTION_NAME w schemacie SCHEMA_NAME?” Zastąp nazwami własnego połączenia i schematu.
  7. Pobierz kolumny tabeli. „Jakie kolumny są w TABLE_NAME?” Zastąp nazwą własnej tabeli.
  8. Teraz poproś Gemini o dodanie kolumny do widoku LookML. „Utwórz wymiar dla kolumny COLUMN_NAME”. Zastąp nazwą własnej kolumny.

Użyj interfejsu Lookera, aby przetestować zmiany i ewentualnie je zatwierdzić. Gemini i MCP Toolbox nie mogą zatwierdzać zmian LookML ani przesyłać ich do środowiska produkcyjnego.

8. Dodatkowe informacje