
Integrazione del Server ModelContextProtocol (MCP)
Il Server ModelContextProtocol (MCP) funge da ponte tra agenti AI e fonti dati esterne, API e servizi, consentendo agli utenti FlowHunt di costruire assistenti ...
Collega i tuoi strumenti AI e i progetti GibsonAI con il GibsonAI MCP Server—gestisci database, schemi e deployment usando il linguaggio naturale nei tuoi ambienti di sviluppo preferiti.
Il GibsonAI MCP (Model Context Protocol) Server funge da ponte tra gli assistenti AI e i tuoi progetti e database GibsonAI. Permette ai client compatibili MCP—come Cursor, Windsurf, Claude Desktop e altri—di svolgere un’ampia gamma di attività di gestione di progetto e database tramite istruzioni in linguaggio naturale. Grazie al GibsonAI MCP Server, gli utenti possono creare nuovi progetti, progettare e modificare schemi di database, eseguire query SQL, gestire i deployment, popolare tabelle con dati fittizi e altro, tutto direttamente dal proprio ambiente di sviluppo preferito. Questa integrazione semplifica il flusso di lavoro di sviluppo, permettendo un’interazione fluida con database e risorse di progetto tramite AI conversazionale.
Windsurf
→ Impostazioni
→ Windsurf Settings
→ Cascade
Aggiungi server
nella sezione Model Context Protocol (MCP) Servers
.Aggiungi server personalizzato
nella finestra di dialogo.{
"mcpServers": {
"gibson": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "gibson-cli@latest", "gibson", "mcp", "run"]
}
}
}
Nota: Proteggi le chiavi API e le variabili d’ambiente sensibili tramite la configurazione di ambiente del tuo sistema.
Claude
→ Impostazioni
→ Developer
e clicca su Modifica Config
.claude_desktop_config.json
.{
"mcpServers": {
"gibson": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "gibson-cli@latest", "gibson", "mcp", "run"]
}
}
}
Nota: Proteggi le chiavi API tramite variabili d’ambiente dove opportuno.
Cursor
→ Impostazioni
→ Cursor Settings
→ MCP Tools
.Nuovo MCP Server
.{
"mcpServers": {
"gibson": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "gibson-cli@latest", "gibson", "mcp", "run"]
}
}
}
Nota: Proteggi le chiavi API tramite variabili d’ambiente.
.vscode/mcp.json
:{
"inputs": [],
"servers": {
"gibson": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": ["--from", "gibson-cli@latest", "gibson", "mcp", "run"]
}
}
}
Nota: Proteggi le chiavi API usando variabili d’ambiente.
{
"mcpServers": {
"gibson": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "gibson-cli@latest", "gibson", "mcp", "run"],
"env": {
"GIBSON_API_KEY": "${GIBSON_API_KEY}"
},
"inputs": []
}
}
}
Utilizzo dell’MCP all’interno di FlowHunt
Per integrare server MCP nel tuo flusso FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:
Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:
{
"gibson": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “gibson” con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | Descrizione del server GibsonAI MCP trovata. |
Elenco di Prompt | ✅ | Template di prompt forniti come esempi nel README. |
Elenco delle Risorse | ✅ | Descrizioni dedotte da funzioni e attività elencate. |
Elenco degli Strumenti | ✅ | Funzioni degli strumenti descritte nel README. |
Protezione delle Chiavi API | ✅ | Esempio JSON con sezione env fornito. |
Supporto Sampling (meno rilevante in valutazione) | ⛔ | Nessuna menzione del supporto sampling. |
Sulla base delle tabelle sopra, il GibsonAI MCP Server ottiene un punteggio elevato per documentazione e chiarezza delle funzionalità, ma manca una menzione esplicita di funzioni MCP avanzate come sampling e roots. Fornisce una guida pratica alla configurazione e un set ragionevole di strumenti/risorse per la maggior parte dei flussi di lavoro di sviluppo.
Il GibsonAI MCP Server è ben documentato e facile da configurare per diverse piattaforme di sviluppo AI popolari. Copre i casi d’uso essenziali di gestione di progetto e database, ma non menziona il supporto a funzioni MCP avanzate come sampling o roots, il che potrebbe limitare alcuni flussi di lavoro agentici o di consapevolezza dei limiti. Nel complesso, è un MCP server solido e pratico per sviluppatori che lavorano con progetti GibsonAI.
Ha una LICENSE? | ⛔ |
---|---|
Almeno uno strumento | ✅ |
Numero di Fork | 4 |
Numero di Star | 9 |
Il GibsonAI MCP Server funge da ponte tra gli assistenti AI e i tuoi progetti e database GibsonAI. Permette di gestire progetti, schemi database, query SQL, deployment e altro tramite linguaggio naturale, direttamente dagli ambienti di sviluppo supportati.
Puoi creare e modificare schemi di database, generare dati fittizi, eseguire query SQL, gestire i deployment ed esplorare la struttura dei progetti—tutto attraverso prompt conversazionali AI.
Segui le guide di configurazione fornite per Windsurf, Claude, Cursor o Cline. Di norma, aggiungi una voce server alla configurazione con il comando: 'uvx --from gibson-cli@latest gibson mcp run'.
Conserva sempre informazioni sensibili come le chiavi API nelle variabili d'ambiente e fai riferimento a queste nelle configurazioni del server MCP invece di inserirle direttamente.
No, la documentazione attuale non menziona il supporto a funzioni MCP avanzate come sampling o roots.
Ottimizza il tuo flusso di lavoro di sviluppo potenziato dall’AI: collega i tuoi progetti e database GibsonAI a FlowHunt e ad altri assistenti AI popolari utilizzando il GibsonAI MCP Server.
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