• MCP Client : l'interface utilisateur où vous posez vos questions (ex: Claude Desktop, Gemini CLI)

• MCP Server : la passerelle qui gère la communication entre les agents IA et les outils (ex: Looker MCP Server)

• Le sampling permet au serveur MCP de demander au LLM de choisir parmi plusieurs options

• Les roots définissent les fichiers et dossiers accessibles pour assurer des limites sécurisées.

• L'elicitation permet au serveur de demander des clarifications à l'utilisateur.

• Entièrement intégré et géré par Google

• Déploiement rapide sans code

• Idéal pour un lancement rapide

• Moins de flexibilité sur les modèles LLM

• Contrôle limité sur l'expérience utilisateur

• Open source avec flexibilité maximale

• Contrôle total sur les modèles LLM utilisés

• Possibilité d'applications personnalisées

• Intégration dans l'environnement de développement existant

• Requiert plus d'effort de développement

• Configuration technique nécessaire

• Client ID et Client Secret Looker : Obtenus depuis la page Users de votre instance Looker (documentation officielle) - vous pourriez avoir besoin de demander à un administrateur

• L’URL de base de votre instance Looker : Généralement https://looker.exemple.com (dans certains cas, vous pourriez avoir besoin d'ajouter :19999)

• MCP Toolbox version v0.10.0+ : À télécharger depuis les releases GitHub selon votre OS et architecture CPU

bash
export OS="linux/amd64" # linux/amd64, darwin/arm64, darwin/amd64, ou windows/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.11.0/$OS/toolbox
chmod +x toolbox

json
{
  "mcpServers": {
    "looker-toolbox": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--stdio", "--prebuilt", "looker"],
      "env": {
        "LOOKER_BASE_URL": "https://looker.example.com",
        "LOOKER_CLIENT_ID": "votre_client_id",
        "LOOKER_CLIENT_SECRET": "votre_client_secret",
        "LOOKER_VERIFY_SSL": "true"
      }
    }
  }
}

• VS Code (avec Cline)

• Cursor

• Windsurf

plain text
ℹ Configured MCP servers:
🟢 looker-toolbox - Ready (10 tools)
  - looker-toolbox__get_models
  - looker-toolbox__query
  - looker-toolbox__get_looks
  [... liste complète des outils]

• looker-get-models : Récupère tous les modèles dans la source

• looker-get-explores : Récupère tous les Explores pour un modèle donné

• looker-get-dimensions : Récupère toutes les dimensions d'un Explore

• looker-get-measures : Récupère toutes les mesures d'un Explore

• looker-get-filters : Récupère tous les filtres d'un Explore

• looker-get-parameters : Récupère tous les paramètres d'un Explore

• looker-query : Exécute des requêtes personnalisées via les Explores

• looker-query-sql : Récupère le SQL généré pour une requête

• looker-query-url : Génère une URL vers un Explore Looker

• looker-get-looks : Recherche des Looks sauvegardés

• looker-run-look : Exécute une requête associée à un Look sauvegardé

• looker-make-dashboard : Génère un dashboard dans le dossier personnel

• looker-make-look : Génère un Look dans le dossier personnel

• Support des visualisations : Création de graphiques avec configurations personnalisées

• Quelles applications IA peuvent accéder à quelles données

• À quelle granularité

• Dans quel but

• Le tout dans l'environnement familier de Looker

• Découvrir et utiliser les outils dynamiquement : Plutôt que des intégrations codées en dur, les agents IA identifient et interagissent avec les capacités disponibles en temps réel

• Accéder à un contexte pertinent et à jour : Les modèles IA peuvent extraire des informations vérifiées directement de la source, réduisant significativement les hallucinations

• Assurer un accès sécurisé aux données : Contrôle précis sur l'accès et l'utilisation des données

• Standard : Pour organisations <50 utilisateurs, inclut 10 utilisateurs standard et 2 développeurs

• Enterprise : Pour grandes organisations avec fonctionnalités avancées

• Embed : Pour déploiement d'analytics externes, jusqu'à 500 000 appels d'API/mois

• Looker MCP Server : gratuit (fait partie du MCP Toolbox for Databases)

• Quotas et limites : l'utilisation MCP compte dans les limites de quota API de Looker

• Coûts indirects : les requêtes génèrent des coûts de base de données comme toute requête Looker

• Licence Looker : licence existante requise + infrastructure

• Services tiers : certains comme Zapier MCP offrent jusqu'à 300 appels gratuits/mois

• "Find an explore to see orders" → Découverte des Explores disponibles

• "Show me my current inventory broken down by item category" → Analyse de données spécifique

• "Create a stacked area chart with this data and give me a URL" → Visualisation et partage

1. Découverte : "Quels modèles sont disponibles ?" → looker-get-models

2. Exploration : "Quels Explores existent dans ce modèle ?" → looker-get-explores

3. Analyse : "Quelles dimensions puis-je utiliser ?" → looker-get-dimensions

4. Requêtage : "Montre-moi les ventes par région" → looker-query

5. Récupération SQL : "Quel SQL a été généré ?" → looker-query-sql

6. Partage : "Donne-moi l'URL de cette analyse" → looker-query-url

• Permissions au niveau des lignes : maintenues via l'API Looker

• Permissions au niveau des objets : contrôles d'accès préservés

• Tous les contrôles de sécurité : hérités du modèle de sécurité Looker

• Traçabilité des requêtes : toutes les requêtes MCP sont auditables via la vue d'activité système de Looker

• Logs complets : visibilité sur qui a accédé à quoi et quand

• Conformité : respect des exigences d'audit d'entreprise

• Approuver tous les outils en une fois

• Approuver un par un pour un contrôle granulaire

• Maintenir un audit trail complet des actions

• Support OAuth : pour les instances de serveur partagées, simplifiant l'authentification

• Authoring LookML via IA : capacité de créer et modifier des modèles LookML directement

• Tâches administratives via IA : automatisation des fonctions admin Looker

• Intégration multi-sources : combinaison avec d'autres serveurs MCP pour accéder aux documents et autres sources de données

• Création de dashboards : automatisation de la construction de tableaux de bord

• Fonctions administratives : gestion des utilisateurs, permissions et configurations via IA

• Couche sémantique Looker complète via les Explores, dimensions, mesures

• Looks sauvegardés en lecture et exécution

• Création de nouveau contenu (dashboards, looks, visualisations)

• URLs partageables pour collaboration

• SQL généré pour transparence et debugging

• Pas d'accès direct aux tables BigQuery - Seule la couche sémantique est accessible

• Pas de lecture directe des dashboards existants - Vous pouvez créer mais pas lire le contenu complet des existants

• Données non modélisées - Seules les données passant par LookML sont accessibles

• Un accès sécurisé et gouverné aux données d'entreprise

• Une réduction significative des risques liés aux requêtes erronées

• Une accélération du développement d'applications IA data-driven

• Une préservation des investissements Looker existants

• 📚 Documentation officielle MCP

• 🚀 Guide de démarrage Looker MCP

• 🛠️ MCP Toolbox pour Databases

• 💰 Pricing Looker

• 🔐 Authentification API Looker

• 📖 Documentation Looker

• 🤖 Claude Desktop

• 💎 Gemini CLI

• 📝 Blog annonce officiel