GibsonAI MCP -palvelin

Mitä “GibsonAI” MCP -palvelin tekee?

GibsonAI MCP (Model Context Protocol) -palvelin toimii siltana tekoälyavustajien sekä GibsonAI-projektien ja tietokantojen välillä. Se mahdollistaa MCP-yhteensopivien asiakkaiden—kuten Cursorin, Windsurfin, Claude Desktopin ja muiden—suorittaa laajan valikoiman projekti- ja tietokantahallinnan tehtäviä luonnollisen kielen ohjeilla. GibsonAI MCP -palvelimen avulla voit luoda uusia projekteja, suunnitella ja muokata tietokantaskaemoja, suorittaa SQL-kyselyitä, hallita käyttöönottoja, täyttää tauluja testidatalla ja paljon muuta – suoraan suosikkikehitysympäristösi sisältä. Tämä integraatio virtaviivaistaa kehitysprosessia ja mahdollistaa saumattoman vuorovaikutuksen tietokantojen ja projektivarojen kanssa keskustelevaa tekoälyä hyödyntäen.

Kehotelistat

• “Luo blogialusta-skeema käyttäjille, postauksille ja kommenteille.”
  • Generoi tietokantaskaeman blogialustaa varten.
• “Lisää vierasavain varauksiin maksuihin.”
  • Muokkaa skeemaa lisäämällä suhteita.
• “Generoi testidata varauskohteen tauluun.”
  • Luo testidataa tietokantatauluihin.
• “Hae yhteysmerkkijono blogitietokantaasi.”
  • Hakee tietokannan yhteystiedot.
• “Selitä, miten taulut liittyvät tässä projektissa.”
  • Yhteenveto taulujen välisistä suhteista.

Resurssilistaus

• GibsonAI-projektit
  • Käytä ja hallinnoi GibsonAI-projektitiedostojasi ja metatietoja.
• Tietokantaskaemat
  • Näe ja muokkaa projektin tietokantojen skeemoja.
• Taulut ja suhteet
  • Tutki tauluja, niiden rakennetta ja taulujen välisiä suhteita.
• Projektin käyttöönotot
  • Hallinnoi ja tarkastele projektien käyttöönottoympäristöjä.

Työkalulistaus

• Projektinluontityökalu
  • Luo uusia GibsonAI-projekteja luonnollisen kielen komennoilla.
• Skeemasuunnittelutyökalu
  • Suunnittele, tarkastele ja muokkaa tietokantaskaemoja vuorovaikutteisesti.
• SQL-kyselytyökalu
  • Suorita SQL-kyselyitä suoraan määritettyihin tietokantoihin.
• Testidatan generointityökalu
  • Täytä taulut automaattisesti luodulla testidatalla.
• Käyttöönotto-työkalu
  • Ota projekteja käyttöön kehitys- tai tuotantoympäristöihin.

Käyttötapauksia tälle MCP-palvelimelle

• Tietokannan hallinta
  Luot, muokkaat ja hahmotat monimutkaisia tietokantaskaemoja luonnollisella kielellä vaivattomasti, mikä nopeuttaa kehitystä ja vähentää virheitä.
• Koodipohjan tutkiminen
  Saat näkemyksen projektirakenteesta, taulujen suhteista ja skeemakaavioista nopeasti myös laajoissa projekteissa.
• Skeemamuutokset ja migraatiot
  Toteuta skeemamuutoksia ja käynnistä automaattisia migraatioita, jolloin tietokantarakenne kehittyy sovelluksen mukana.
• Testidatan generointi
  Täytä taulut testidatalla kehitystä ja testausta varten nopeasti ja helposti.
• Automaattinen käyttöönotto
  Ota projekteja käyttöön eri ympäristöihin suoraan IDE:stä – helpottaa julkaisuprosessia ja vähentää siirtymiä.

Näin otat palvelimen käyttöön

Windsurf

1. Mene kohtaan Windsurf → Asetukset → Windsurf Settings → Cascade
2. Klikkaa Add server kohdasta Model Context Protocol (MCP) Servers.
3. Klikkaa Add custom server avautuvasta ikkunasta.
4. Päivitä asetukset näin:

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

5. Avaa Cascade-chat ja päivitä MCP-palvelimet tarvittaessa.

Huom: Suojaa API-avaimet ja arkaluontoiset ympäristömuuttujat käyttöjärjestelmän ympäristöasetuksissa.

Claude

1. Mene kohtaan Claude → Asetukset → Kehittäjä ja klikkaa Muokkaa asetuksia.
2. Avaa claude_desktop_config.json-tiedosto.
3. Lisää GibsonAI MCP -palvelimen määritykset:

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

4. Tallenna ja käynnistä Claude Desktop uudelleen tarvittaessa.

Huom: Suojaa API-avaimet ympäristömuuttujilla.

Cursor

1. Klikkaa “Add to Cursor” -painiketta (jos saatavilla) tai mene kohtaan Cursor → Asetukset → Cursor Settings → MCP Tools.
2. Klikkaa New MCP Server.
3. Päivitä asetukset seuraavasti:

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

4. Tallenna ja käynnistä Cursor uudelleen tarvittaessa.

Huom: Suojaa API-avaimet ympäristömuuttujilla.

Cline

1. Noudata VS Code -laajennoksen ohjeita.
2. Lisää seuraava tiedostoon .vscode/mcp.json:

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

3. Tallenna asetukset ja lataa laajennos uudelleen.

Huom: Suojaa API-avaimet ympäristömuuttujien avulla.

Esimerkki API-avainten suojaamisesta JSON-asetuksissa:

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

Näin käytät tätä MCP:ta FlowHuntissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Integroi MCP-palvelimet FlowHunt-työkulkuusi lisäämällä MCP-komponentti flowhunttiin ja yhdistämällä se tekoälyagenttiin:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi määrityspaneelin. Syötä MCP-palvelimen tiedot järjestelmän MCP-asetuksiin seuraavalla JSON-muodolla:

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

Kun määritys on tehty, tekoälyagentti voi käyttää MCP:ta työkaluna kaikkine sen toimintoineen ja ominaisuuksineen. Muista vaihtaa “gibson” MCP-palvelimesi oikeaan nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Yllä olevien taulukoiden perusteella GibsonAI MCP -palvelin saa korkeat pisteet dokumentaation ja ominaisuuksien selkeydestä, mutta siitä puuttuu maininta kehittyneistä MCP-ominaisuuksista kuten sampling ja roots. Se tarjoaa käytännölliset asennusohjeet ja kohtuullisen työkalujen/resurssien valikoiman useimpiin kehitysprosesseihin.

Mielipiteemme

GibsonAI MCP -palvelin on hyvin dokumentoitu ja helppo ottaa käyttöön useille suosituille tekoälykehitysalustoille. Se kattaa olennaiset projekti- ja tietokantahallinnan käyttötapaukset, mutta ei mainitse tukea kehittyneille MCP-ominaisuuksille kuten sampling tai roots, mikä voi rajoittaa joidenkin agentti- ja rajatietoisten työnkulkujen käyttöä. Kokonaisuutena kyseessä on vankka ja käytännöllinen MCP-palvelin GibsonAI-projektien kehittäjille.

MCP-pisteet