GibsonAI MCP Server

Was macht der “GibsonAI” MCP Server?

Der GibsonAI MCP (Model Context Protocol) Server fungiert als Brücke zwischen KI-Assistenten und Ihren GibsonAI-Projekten sowie -Datenbanken. Er ermöglicht MCP-kompatiblen Clients – wie Cursor, Windsurf, Claude Desktop und weiteren – eine Vielzahl von Projekt- und Datenbankverwaltungsaufgaben per natürlicher Sprache. Mit dem GibsonAI MCP Server können Nutzer neue Projekte anlegen, Datenbankschemata entwerfen und anpassen, SQL-Abfragen ausführen, Deployments steuern, Tabellen mit Mockdaten befüllen und vieles mehr – direkt aus ihrer bevorzugten Entwicklungsumgebung. Diese Integration vereinfacht den Entwicklungsprozess und ermöglicht die nahtlose Interaktion mit Datenbanken und Projektressourcen mittels KI-Konversation.

Liste von Prompts

• „Erstelle ein Blogging-Plattform-Schema mit Nutzern, Beiträgen und Kommentaren.“
  • Generiert ein Datenbankschema für eine Blogging-Plattform.
• „Füge einen Fremdschlüssel von Buchungen zu Zahlungen hinzu.“
  • Passt das Schema an, um Relationen zu ergänzen.
• „Generiere Mockdaten für die Buchungsziel-Tabelle.“
  • Erstellt Mockdaten für Datenbanktabellen.
• „Hole die Verbindungszeichenfolge für meine Blogging-Datenbank.“
  • Ruft Verbindungsdetails zur Datenbank ab.
• „Erkläre, wie die Tabellen in diesem Projekt zusammenhängen.“
  • Fasst die Beziehungen zwischen Tabellen zusammen.

Liste von Ressourcen

• GibsonAI-Projekte
  • Zugriff auf und Verwaltung Ihrer GibsonAI-Projektdateien und Metadaten.
• Datenbankschemata
  • Anzeigen und Bearbeiten von Schemata für Datenbanken innerhalb eines Projekts.
• Tabellen und Relationen
  • Tabellen, deren Strukturen und Beziehungen erkunden.
• Projekt-Deployments
  • Deployment-Umgebungen für Projekte verwalten und anzeigen.

Liste von Tools

• Projekt-Erstellungstool
  • Neue GibsonAI-Projekte per natürlichem Sprachbefehl anlegen.
• Schema-Designer-Tool
  • Datenbankschemata interaktiv entwerfen, anzeigen und bearbeiten.
• SQL-Abfrage-Tool
  • SQL-Abfragen direkt auf den konfigurierten Datenbanken ausführen.
• Daten-Seeder-Tool
  • Tabellen mit automatisch generierten Mockdaten befüllen.
• Deployment-Tool
  • Projekte in Entwicklungs- oder Produktivumgebungen deployen.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Datenbankverwaltung
  Komplexe Datenbankschemata mühelos per natürlicher Sprache erstellen, ändern und visualisieren – beschleunigt Entwicklung und reduziert Fehler.
• Codebase-Exploration
  Schnell Einblick in Projektstruktur, Tabellenbeziehungen und Schemadiagramme gewinnen, um große Projekte besser zu verstehen und zu navigieren.
• Schema-Migrationen
  Schemata ändern und automatische Migrationen anstoßen, damit sich die Datenbankstruktur mit den Anforderungen der Anwendung weiterentwickelt.
• Mockdaten-Generierung
  Tabellen mit Mockdaten für Entwicklung und Tests befüllen – beschleunigt Prototyping und Validierung.
• Automatisiertes Deployment
  Projekte direkt aus der IDE in verschiedene Umgebungen deployen – vereinfacht Releases und reduziert Kontextwechsel.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Gehen Sie zu Windsurf → Einstellungen → Windsurf Einstellungen → Cascade
2. Klicken Sie auf Server hinzufügen im Bereich Model Context Protocol (MCP) Servers.
3. Klicken Sie im Modal auf Benutzerdefinierten Server hinzufügen.
4. Ergänzen Sie die Konfiguration um:

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

5. Öffnen Sie den Cascade-Chat und aktualisieren Sie ggf. die MCP-Server.

Hinweis: Sichern Sie API-Schlüssel und sensible Umgebungsvariablen über die Systemumgebung.

Claude

1. Gehen Sie zu Claude → Einstellungen → Entwickler und klicken Sie auf Konfig bearbeiten.
2. Öffnen Sie die Datei claude_desktop_config.json.
3. Ergänzen Sie die GibsonAI MCP Server-Konfiguration:

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

4. Speichern und starten Sie Claude Desktop ggf. neu.

Hinweis: API-Schlüssel sollten über Umgebungsvariablen bereitgestellt werden.

Cursor

1. Klicken Sie auf den Button „Add to Cursor“ (falls verfügbar) oder gehen Sie zu Cursor → Einstellungen → Cursor Einstellungen → MCP Tools.
2. Klicken Sie auf Neuen MCP Server.
3. Ergänzen Sie die Konfiguration wie folgt:

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

4. Speichern Sie und starten Sie Cursor neu.

Hinweis: API-Schlüssel sollten als Umgebungsvariablen gesichert werden.

Cline

1. Folgen Sie den Anweisungen für Ihr VS Code-Erweiterungs-Setup.
2. Ergänzen Sie Ihre .vscode/mcp.json um:

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

3. Speichern Sie die Konfiguration und laden Sie die Erweiterung neu.

Hinweis: API-Schlüssel sollten per Umgebungsvariablen gesichert werden.

Beispiel zur Sicherung von API-Schlüsseln in JSON-Konfigurationen:

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

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Server-Details in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit all seinen Funktionen nutzen. Denken Sie daran, „gibson“ gegebenenfalls durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer Umgebung anzupassen.

Übersicht

Basierend auf der obigen Tabelle erhält der GibsonAI MCP Server hohe Punktzahlen in Bezug auf Dokumentation und Feature-Transparenz, es fehlen jedoch explizite Hinweise auf fortgeschrittene MCP-Funktionen wie Sampling und Roots. Die Einrichtung ist praxisnah beschrieben und es stehen ausreichend Tools/Ressourcen für gängige Entwicklungs-Workflows zur Verfügung.

Unsere Meinung

Der GibsonAI MCP Server ist gut dokumentiert und für mehrere beliebte KI-Entwicklungsplattformen leicht einzurichten. Während die wichtigsten Anwendungsfälle für Projekt- und Datenbankverwaltung abgedeckt werden, fehlen Hinweise auf fortgeschrittene MCP-Features wie Sampling oder Roots, was manche agentische oder grenzbewusste Workflows einschränken könnte. Insgesamt handelt es sich um einen soliden und praxisorientierten MCP-Server für Entwickler von GibsonAI-Projekten.

MCP Score