1. Antes de começar
Você precisa ter acesso a uma instância do Looker em execução. Você vai precisar de um client_id e um client_secret da API.
Pré-requisitos
- Ter uma instância do Looker em execução
- Ter acesso a uma linha de comando do Linux ou macOS
O que você vai aprender
- Como instalar a CLI do Gemini
- Como instalar a MCP Toolbox
- Como conectar a CLI do Gemini ao Looker usando a MCP Toolbox
O que é necessário
- O URL do servidor da API Looker. Geralmente, ele é o mesmo do Looker, mas talvez seja necessário anexar um número de porta, como
:19999. Por exemplo:https://looker.example.com:19999. Se as coisas não funcionarem corretamente, pergunte ao administrador do Looker.
2. Preparações
Você precisa recuperar um client_id e um client_secret.
Faça login na instância do Looker e clique no perfil do usuário no canto superior direito da tela. Selecione Conta. Na tela "Conta", ao lado do rótulo API Keys, pressione o botão Manage.
Na página de gerenciamento Chaves de API, pressione o botão Create New API Key.
Na entrada recém-criada, adicione a finalidade MCP Toolbox ou algo semelhante e clique na marca de seleção para salvar. Em seguida, copie e cole o client_id e o client_secret em um lugar seguro. Você precisará pressionar o ícone de olho ao lado da chave secreta para vê-la e copiá-la.
Agora você pode fechar as janelas do navegador do Looker.
3. Instalar a CLI do Gemini
Abra o app Terminal para acessar uma linha de comando do macOS ou Linux.
Execute este comando:
npm install -g @google/gemini-cli
Se isso falhar por algum motivo, consulte https://github.com/google-gemini/gemini-cli?tab=readme-ov-file#-installation para ver as opções de instalação ou receber ajuda.
Agora execute a CLI do Gemini com este comando:
gemini
Você vai precisar fazer login. Siga as instruções e você estará pronto.
4. Instalar a MCP Toolbox
Criar o diretório da MCP Toolbox
No app Terminal, crie um diretório mcp-toolbox. Em seguida, acesse esse diretório:
mkdir $HOME/mcp-toolbox
cd $HOME/mcp-toolbox
Identificar a arquitetura do sistema
Execute o comando uname para descobrir que tipo de sistema você está usando:
uname -a
Esse comando vai retornar uma string parecida com esta:
Linux hostname.example.com 6.16.12-amd64 #1 SMP PREEMPT_DYNAMIC Debian 6.16.12 (2025-11-10) x86_64 GNU/Linux
Preste atenção ao final dessa linha. Se você estiver no Linux, ela vai terminar com x86_64 GNU/Linux. Para macOS, ela vai indicar Darwin e arm64 para o processador da Apple ou x86_64 i386 para o processador Intel perto do final dessa string.
Fazer o download da MCP Toolbox
Se você tiver o Linux, execute o seguinte comando para fazer o download da MCP Toolbox:
curl https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.26.0/linux/amd64/toolbox
Se você tiver o macOS com um processador da Apple, execute o seguinte comando para fazer o download da MCP Toolbox:
curl https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.26.0/darwin/arm64/toolbox
Se você tiver o macOS com um processador Intel, execute o seguinte comando para fazer o download da MCP Toolbox:
curl https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.26.0/darwin/amd64/toolbox
Tornar a MCP Toolbox executável
Para tornar o programa da MCP Toolbox executável, execute o seguinte comando:
chmod +x toolbox
Receber o caminho completo para a caixa de ferramentas
Para receber o caminho completo para o arquivo da caixa de ferramentas, execute o seguinte comando:
echo $HOME/mcp-toolbox/toolbox
Isso provavelmente vai resultar em algo como:
/home-or-User/YOUR-USER-NAME/mcp-toolbox/toolbox
Salve o resultado em um lugar conveniente.
5. Configurar a CLI do Gemini
Edite o arquivo $HOME/.gemini/settings.json. Use o editor de texto de sua preferência. Se você não edita arquivos no Linux ou macOS com muita frequência, nano é uma boa opção.
Adicione a seguinte estrofe ao arquivo JSON:
"mcpServers": {
"looker": {
"command": "FULL_PATH_TO_TOOLBOX",
"args": [
"--stdio",
"--prebuilt",
"looker"
],
"env": {
"LOOKER_BASE_URL": "URL_OF_LOOKER_INSTANCE",
"LOOKER_CLIENT_ID": "CLIENT_ID",
"LOOKER_CLIENT_SECRET": "CLIENT_SECRET",
"LOOKER_VERIFY_SSL": "true"
}
}
}
Substitua as informações salvas nas etapas anteriores por FULL_PATH_TO_TOOLBOX, URL_OF_LOOKER_INSTANCE, CLIENT_ID e CLIENT_SECRET. Salve o arquivo editado.
6. Usar a MCP Toolbox com a CLI do Gemini
Para iniciar a CLI do Gemini, digite gemini na linha de comando.
Para listar as ferramentas disponíveis, digite o seguinte no comando do Gemini:
/mcp list looker
O resultado vai ficar assim:
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
Agora comece a perguntar à CLI do Gemini sobre os dados disponíveis. Siga uma destas opções:
- Quais modelos estão disponíveis no Looker?
- Quais análises estão disponíveis no MODEL_NAME?
- Quais medidas e dimensões estão disponíveis no EXPLORE_NAME?
Substitua seus próprios valores por MODEL_NAME e EXPLORE_NAME.
Em seguida, tente fazer algumas consultas de linguagem natural que podem ser respondidas pelos dados na instância do Looker: "Qual é minha receita total de 2025?", "Quantos widgets vendi no quarto trimestre?", etc.
7. Mais comandos para testar
Você também pode tentar executar Looks e dashboards salvos, criar Looks e dashboards e até mesmo editar modelos LookML.
- Para executar um Look salvo, digite um comando como "Execute o Look ‘Monthly Inventory’". O Gemini vai pesquisar um Look chamado "Monthly Inventory", executar a consulta associada e compartilhar os resultados.
- Execute um painel de controle fornecendo um comando como "Resumir o painel de controle 'rastreamento de clientes'". O Gemini vai pesquisar um dashboard chamado "customer tracking", executar as consultas associadas a cada bloco e fornecer um resumo.
- Para criar um Look salvo, tente um comando como "Crie um Look para acompanhar minha receita mensal discriminada por categoria dos produtos. Mostre os dados como um gráfico de colunas empilhadas".
- Para criar um dashboard, tente um comando como "Crie um dashboard de pulso de vendas para o ano de 2026".
Se você for um desenvolvedor do LookML, poderá modificar o LookML com o Gemini. Experimente comandos como estes:
- Peça ao Gemini para receber a lista de projetos do LookML com "Quais projetos do LookML estão disponíveis?".
- Peça ao Gemini para recuperar os arquivos do projeto da lista. "Quais arquivos estão disponíveis no projeto PROJECT_NAME?". Substitua pelo nome do seu projeto.
- Peça ao Gemini para adicionar uma medida. "Crie uma medida para calcular a média do campo sales_price na visualização VIEW_NAME". Substitua pelo nome da sua visualização.
- Recupere a lista de conexões com "Quais conexões estão disponíveis no Looker?".
- Receba os esquemas associados. "Quais esquemas estão em CONNECTION_NAME?". Substitua pelo nome da sua conexão.
- Receba as tabelas associadas. "Quais tabelas estão em CONNECTION_NAME no esquema SCHEMA_NAME?". Substitua pelos nomes da sua conexão e do seu esquema.
- Receba as colunas de uma tabela. "Quais colunas estão em TABLE_NAME?". Substitua pelo nome da sua tabela.
- Agora peça ao Gemini para adicionar uma coluna a uma visualização do LookML. "Crie uma dimensão para a coluna COLUMN_NAME". Substitua pelo nome da sua coluna.
Use a interface do Looker para testar as mudanças e, possivelmente, confirmá-las. O Gemini e a MCP Toolbox não podem confirmar as mudanças do LookML e enviá-las para a produção.