Serveur MCP GibsonAI

Que fait le serveur MCP “GibsonAI” ?

Le serveur MCP GibsonAI (Model Context Protocol) sert de passerelle entre les assistants IA et vos projets et bases de données GibsonAI. Il permet aux clients compatibles MCP—comme Cursor, Windsurf, Claude Desktop, et d’autres—d’effectuer un large éventail de tâches de gestion de projet et de base de données à l’aide d’instructions en langage naturel. Grâce au serveur MCP GibsonAI, les utilisateurs peuvent créer de nouveaux projets, concevoir et modifier des schémas de base de données, exécuter des requêtes SQL, gérer les déploiements, alimenter des tables avec des données factices, et bien plus, le tout directement depuis leur environnement de développement favori. Cette intégration fluidifie le flux de développement, permettant une interaction transparente avec les bases de données et les ressources projet via une IA conversationnelle.

Liste de suggestions

• « Crée un schéma de plateforme de blog avec utilisateurs, articles et commentaires. »
  • Génère un schéma de base de données pour une plateforme de blog.
• « Ajoute une clé étrangère de bookings vers payments. »
  • Modifie le schéma pour ajouter des relations.
• « Génère des données factices pour la table des destinations de réservation. »
  • Crée des données factices pour les tables de la base.
• « Récupère la chaîne de connexion pour ma base de données de blog. »
  • Récupère les informations de connexion à la base de données.
• « Explique comment les tables sont reliées dans ce projet. »
  • Résume les relations entre les tables.

Liste des ressources

• Projets GibsonAI
  • Accédez à vos fichiers de projet GibsonAI et gérez leurs métadonnées.
• Schémas de bases de données
  • Visualisez et modifiez les schémas des bases de données du projet.
• Tables et relations
  • Explorez les tables, leur structure et leurs relations.
• Déploiements de projet
  • Gérez et visualisez les environnements de déploiement des projets.

Liste des outils

• Outil de création de projet
  • Créez de nouveaux projets GibsonAI à partir de commandes en langage naturel.
• Outil de conception de schéma
  • Concevez, visualisez et modifiez des schémas de base de données de façon interactive.
• Outil de requête SQL
  • Exécutez des requêtes SQL directement sur vos bases configurées.
• Outil de génération de données
  • Alimentez les tables avec des données factices générées automatiquement.
• Outil de déploiement
  • Déployez vos projets sur des environnements de développement ou de production.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion de base de données
  Créez, modifiez et visualisez facilement des schémas complexes via le langage naturel, accélérant le développement et réduisant les erreurs manuelles.
• Exploration de code
  Obtenez une vue claire de la structure du projet, des relations entre tables et des diagrammes de schéma pour mieux comprendre et naviguer dans de grands projets.
• Migrations de schéma
  Appliquez des modifications de schéma et déclenchez des migrations automatiques pour faire évoluer la structure de la base en phase avec les besoins de l’application.
• Génération de données factices
  Remplissez les tables avec des données factices pour le développement et les tests, accélérant le prototypage et la validation.
• Déploiement automatisé
  Déployez vos projets sur différents environnements directement depuis l’IDE, simplifiant la mise en production et limitant les changements de contexte.

Comment l’installer

Windsurf

1. Allez dans Windsurf → Paramètres → Paramètres Windsurf → Cascade
2. Cliquez sur Ajouter un serveur dans la section Model Context Protocol (MCP) Servers.
3. Cliquez sur Ajouter un serveur personnalisé dans la fenêtre modale.
4. Mettez à jour la configuration comme suit :

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

5. Ouvrez le chat Cascade et actualisez les serveurs MCP si nécessaire.

Remarque : Sécurisez vos clés API et variables d’environnement sensibles via la configuration système.

Claude

1. Accédez à Claude → Paramètres → Développeur et cliquez sur Modifier la configuration.
2. Ouvrez le fichier claude_desktop_config.json.
3. Ajoutez la configuration du serveur MCP GibsonAI :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude Desktop si besoin.

Remarque : Sécurisez les clés API via des variables d’environnement.

Cursor

1. Cliquez sur le bouton “Ajouter à Cursor” (si disponible) ou allez dans Cursor → Paramètres → Paramètres Cursor → Outils MCP.
2. Cliquez sur Nouveau serveur MCP.
3. Mettez à jour la configuration comme suit :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor si besoin.

Remarque : Sécurisez les clés API via des variables d’environnement.

Cline

1. Suivez les instructions pour votre extension VS Code.
2. Ajoutez ceci à votre fichier .vscode/mcp.json :

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

3. Enregistrez la configuration et rechargez l’extension.

Remarque : Sécurisez les clés API via des variables d’environnement.

Exemple de sécurisation des clés API dans les configurations JSON :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “gibson” par le nom réel de votre serveur MCP et à indiquer l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après ce tableau, le serveur MCP GibsonAI obtient un score élevé pour la clarté de sa documentation et de ses fonctionnalités, mais ne mentionne pas explicitement certaines fonctions MCP avancées comme l’échantillonnage ou les racines. Il fournit des indications pratiques d’installation et une palette d’outils/ressources adaptée à la plupart des workflows de développement.

Notre avis

Le serveur MCP GibsonAI est bien documenté et facile à configurer pour plusieurs plateformes de développement IA populaires. Bien qu’il couvre les cas d’usage essentiels pour la gestion de projet et de base de données, il ne mentionne pas la prise en charge des fonctions MCP avancées comme l’échantillonnage ou les racines, ce qui peut limiter certains workflows agentiques ou sensibles aux frontières. Dans l’ensemble, c’est un serveur MCP solide et pratique pour les développeurs travaillant sur des projets GibsonAI.

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