GibsonAI MCP Server

Hvad gør “GibsonAI” MCP-serveren?

GibsonAI MCP-serveren (Model Context Protocol) fungerer som et bindeled mellem AI-assistenter og dine GibsonAI-projekter og -databaser. Den gør det muligt for MCP-kompatible klienter – såsom Cursor, Windsurf, Claude Desktop og andre – at udføre en bred vifte af projekt- og databaseadministrationsopgaver ved hjælp af instruktioner i naturligt sprog. Med GibsonAI MCP-serveren kan brugere oprette nye projekter, designe og ændre databaseskemaer, udføre SQL-forespørgsler, håndtere deployments, fylde tabeller med testdata og meget mere direkte fra deres foretrukne udviklingsmiljøer. Denne integration strømliner udviklingsarbejdet og muliggør problemfri interaktion med databaser og projektressourcer via samtale-AI.

Liste over prompter

• “Opret et bloggingplatform-skema med brugere, opslag og kommentarer.”
  • Genererer et databaseskema til en bloggingplatform.
• “Tilføj en fremmednøgle fra bookings til betalinger.”
  • Ændrer skemaet for at tilføje relationer.
• “Generer mock data til booking destination-tabellen.”
  • Opretter testdata til databasetabeller.
• “Hent forbindelsesstreng til min blogging-database.”
  • Henter databaseforbindelsesoplysninger.
• “Forklar hvordan tabellerne hænger sammen i dette projekt.”
  • Opsummerer relationer mellem tabeller.

Liste over ressourcer

• GibsonAI-projekter
  • Få adgang til og administrer dine GibsonAI-projektfiler og metadata.
• Databaseskemaer
  • Se og rediger skemaer for databaser i et projekt.
• Tabeller og relationer
  • Udforsk tabeller, deres strukturer og relationer mellem tabeller.
• Projektudrulninger
  • Administrer og se deployments-miljøer for projekter.

Liste over værktøjer

• Projektoprettelsesværktøj
  • Opret nye GibsonAI-projekter via kommandoer i naturligt sprog.
• Skemadesignerværktøj
  • Design, se og rediger databaseskemaer interaktivt.
• SQL-forespørgselsværktøj
  • Kør SQL-forespørgsler direkte på dine konfigurerede databaser.
• Data Seeder-værktøj
  • Fyld tabeller med automatisk genererede testdata.
• Deployment-værktøj
  • Udrul projekter til udviklings- eller produktionsmiljøer.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP-server

• Databasestyring
  Opret, redigér og visualisér komplekse databaseskemaer med naturligt sprog – hurtigere udvikling og færre manuelle fejl.
• Kodebase-udforskning
  Få overblik over projektstruktur, tabelrelationer og skemadiagrammer for hurtigt at forstå og navigere store projekter.
• Skema-migreringer
  Foretag ændringer i skemaer og udløs automatiske migreringer, så databasestrukturen udvikler sig i takt med applikationen.
• Mock data-generering
  Udfyld tabeller med testdata til udvikling og test, hvilket fremskynder prototyper og validering.
• Automatiseret deployment
  Udrul projekter til forskellige miljøer direkte fra IDE, så udgivelsesprocessen forsimples og kontekstskift minimeres.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Gå til Windsurf → Indstillinger → Windsurf-indstillinger → Cascade
2. Klik på Tilføj server i sektionen Model Context Protocol (MCP) Servers.
3. Klik på Tilføj brugerdefineret server i modal-dialogen.
4. Opdater konfigurationen til:

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

5. Åbn Cascade-chatten og opdater MCP-serverne om nødvendigt.

Bemærk: Sikr API-nøgler og følsomme miljøvariabler via din systems miljøopsætning.

Claude

1. Gå til Claude → Indstillinger → Udvikler og klik på Rediger konfiguration.
2. Åbn filen claude_desktop_config.json.
3. Tilføj GibsonAI MCP-server-konfigurationen:

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

4. Gem og genstart Claude Desktop om nødvendigt.

Bemærk: Sikr API-nøgler via miljøvariabler, hvor det er relevant.

Cursor

1. Klik på “Add to Cursor”-knappen (hvis tilgængelig) eller gå til Cursor → Indstillinger → Cursor-indstillinger → MCP-værktøjer.
2. Klik på Ny MCP-server.
3. Opdater konfigurationen således:

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

4. Gem og genstart Cursor efter behov.

Bemærk: Sikr API-nøgler via miljøvariabler.

Cline

1. Følg vejledningen til din VS Code-udvidelse.
2. Tilføj følgende til din .vscode/mcp.json:

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

3. Gem konfigurationen og genindlæs udvidelsen.

Bemærk: Sikr API-nøgler med miljøvariabler.

Eksempel på sikring af API-nøgler i JSON-konfigurationer:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-forløb skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med følgende JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge MCP-serveren som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “gibson” til det konkrete navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

På baggrund af ovenstående scorer GibsonAI MCP-serveren højt for dokumentation og funktionalitet, men der mangler eksplicit omtale af avancerede MCP-funktioner som sampling og roots. Den giver praktisk opsætningsvejledning og et passende sæt værktøjer/ressourcer til de fleste udviklingsforløb.

Vores vurdering

GibsonAI MCP-serveren er veldokumenteret og let at sætte op til flere populære AI-udviklingsplatforme. Selvom den dækker de vigtigste projekt- og databaseadministrationsbehov, nævnes der ikke understøttelse af avancerede MCP-funktioner som sampling eller roots, hvilket kan begrænse visse agentiske eller grænsebevidste workflows. Alt i alt er det en solid og praktisk MCP-server for udviklere, der arbejder med GibsonAI-projekter.

MCP-score