خادم جيبسونAI MCP

ماذا يفعل خادم “جيبسونAI” MCP؟

يعمل خادم جيبسونAI MCP (بروتوكول سياق النماذج) كحلقة وصل بين مساعدي الذكاء الاصطناعي ومشاريعك وقواعد بياناتك في جيبسونAI. يسمح للعملاء المتوافقين مع MCP—مثل Cursor وWindsurf وClaude Desktop وغيرهم—بتنفيذ مجموعة واسعة من مهام إدارة المشاريع وقواعد البيانات باستخدام تعليمات اللغة الطبيعية. من خلال الاستفادة من خادم جيبسونAI MCP، يمكن للمستخدمين إنشاء مشاريع جديدة، وتصميم وتعديل مخططات قواعد البيانات، وتنفيذ استعلامات SQL، وإدارة عمليات النشر، وتعبئة الجداول ببيانات تجريبية، والمزيد، كل ذلك مباشرة من داخل بيئات التطوير المفضلة لديهم. هذا التكامل يسهل سير عمل التطوير، ويوفر تفاعلاً سلساً مع قواعد البيانات وموارد المشاريع من خلال الذكاء الاصطناعي الحواري.

قائمة الأمثلة (Prompts)

• “أنشئ مخطط منصة تدوين مع المستخدمين، التدوينات، والتعليقات.”
  • ينشئ مخطط قاعدة بيانات لمنصة تدوين.
• “أضف مفتاحاً خارجياً من الحجوزات إلى المدفوعات.”
  • يعدل المخطط لإضافة العلاقات.
• “ولّد بيانات تجريبية لجدول وجهة الحجز.”
  • ينشئ بيانات تجريبية لجداول قواعد البيانات.
• “اجلب سلسلة الاتصال لقاعدة بيانات التدوين الخاصة بي.”
  • يسترجع تفاصيل الاتصال بقاعدة البيانات.
• “اشرح كيف ترتبط الجداول في هذا المشروع.”
  • يلخص العلاقات بين الجداول.

قائمة الموارد

• مشاريع جيبسونAI
  • الوصول وإدارة ملفات مشروعك وبيانات التعريف في جيبسونAI.
• مخططات قواعد البيانات
  • عرض وتعديل مخططات قواعد البيانات ضمن المشروع.
• الجداول والعلاقات
  • استكشاف الجداول وهياكلها والعلاقات بينها.
• عمليات نشر المشاريع
  • إدارة وعرض بيئات نشر المشاريع.

قائمة الأدوات

• أداة إنشاء المشاريع
  • إنشاء مشاريع جيبسونAI جديدة من أوامر اللغة الطبيعية.
• أداة تصميم المخططات
  • تصميم، عرض، وتعديل مخططات قواعد البيانات بشكل تفاعلي.
• أداة استعلام SQL
  • تنفيذ استعلامات SQL مباشرة على قواعد البيانات التي قمت بإعدادها.
• أداة إدخال البيانات التجريبية
  • تعبئة الجداول ببيانات تجريبية يتم توليدها تلقائياً.
• أداة النشر
  • نشر المشاريع إلى بيئات التطوير أو الإنتاج.

استخدامات هذا الخادم MCP

• إدارة قواعد البيانات
  أنشئ، عدّل، وتصور مخططات قواعد بيانات معقدة بسهولة باستخدام اللغة الطبيعية، مما يسرّع التطوير ويقلل الأخطاء اليدوية.
• استكشاف قاعدة الشيفرة
  احصل على رؤى حول بنية المشروع، علاقات الجداول، ومخططات المخططات لفهم المشاريع الكبيرة بسرعة.
• ترحيل المخططات
  طبق تغييرات المخطط وقم بتشغيل عمليات الترحيل تلقائياً، لضمان تطور بنية قاعدة البيانات بسلاسة مع احتياجات التطبيق.
• توليد بيانات تجريبية
  عبئ الجداول ببيانات تجريبية لأغراض التطوير والاختبار، لتسريع عملية النمذجة والتحقق.
• النشر التلقائي
  انشر المشاريع إلى بيئات متعددة مباشرة من بيئة التطوير، لتبسيط عملية الإصدار وتقليل التنقل بين السياقات.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. انتقل إلى Windsurf → Settings → Windsurf Settings → Cascade
2. اضغط على Add server في قسم Model Context Protocol (MCP) Servers.
3. اضغط على Add custom server في مربع الحوار.
4. حدّث الإعدادات لتتضمن:

   {
     "mcpServers": {
       "gibson": {
         "command": "uvx",
         "args": ["--from", "gibson-cli@latest", "gibson", "mcp", "run"]
       }
     }
   }
   

5. افتح محادثة Cascade وقم بتحديث خوادم MCP إذا لزم الأمر.

ملاحظة: قم بتأمين مفاتيح API والمتغيرات الحساسة عبر ضبط متغيرات البيئة في نظامك.

Claude

1. انتقل إلى Claude → Settings → Developer واضغط على Edit Config.
2. افتح ملف claude_desktop_config.json.
3. أضف إعدادات خادم جيبسونAI MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "gibson": {
         "command": "uvx",
         "args": ["--from", "gibson-cli@latest", "gibson", "mcp", "run"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Claude Desktop إذا لزم الأمر.

ملاحظة: قم بتأمين مفاتيح API عبر متغيرات البيئة عند الحاجة.

Cursor

1. اضغط على زر “Add to Cursor” (إذا كان متاحاً) أو انتقل إلى Cursor → Settings → Cursor Settings → MCP Tools.
2. اضغط على New MCP Server.
3. حدّث الإعدادات كما يلي:

   {
     "mcpServers": {
       "gibson": {
         "command": "uvx",
         "args": ["--from", "gibson-cli@latest", "gibson", "mcp", "run"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cursor حسب الحاجة.

ملاحظة: قم بتأمين مفاتيح API عبر متغيرات البيئة.

Cline

1. اتبع تعليمات سير عمل إضافة VS Code الخاصة بك.
2. أضف ما يلي إلى ملف .vscode/mcp.json:

   {
     "inputs": [],
     "servers": {
       "gibson": {
         "type": "stdio",
         "command": "uvx",
         "args": ["--from", "gibson-cli@latest", "gibson", "mcp", "run"]
       }
     }
   }
   

3. احفظ الإعدادات وأعد تحميل الامتداد.

ملاحظة: قم بتأمين مفاتيح API باستخدام متغيرات البيئة.

مثال على تأمين مفاتيح API في إعدادات JSON:

{
  "mcpServers": {
    "gibson": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "gibson-cli@latest", "gibson", "mcp", "run"],
      "env": {
        "GIBSON_API_KEY": "${GIBSON_API_KEY}"
      },
      "inputs": []
    }
  }
}

كيفية استخدام MCP ضمن التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عملك مع FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وقم بربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

اضغط على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق:

{
  "gibson": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكّر تغيير “gibson” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استناداً للجداول أعلاه، يحصل خادم جيبسونAI MCP على تقييم مرتفع من حيث التوثيق ووضوح الميزات، لكنه يفتقر إلى ذكر صريح لميزات MCP المتقدمة مثل التعيين والجذور. يوفر إرشادات إعداد عملية ومجموعة أدوات/موارد مناسبة لمعظم تدفقات عمل التطوير.

رأينا

خادم جيبسونAI MCP موثّق جيداً وسهل الإعداد لعدة منصات تطوير ذكاء اصطناعي شهيرة. بينما يغطي حالات الاستخدام الأساسية لإدارة المشاريع وقواعد البيانات، إلا أنه لا يذكر دعم ميزات MCP المتقدمة مثل التعيين أو الجذور، مما قد يحد من بعض سيناريوهات العمل المعتمدة على الوكلاء أو الحدود. بشكل عام، هو خادم MCP قوي وعملي للمطورين العاملين على مشاريع جيبسونAI.

تقييم MCP