GibsonAI MCP Server

Co robi serwer „GibsonAI” MCP?

GibsonAI MCP (Model Context Protocol) Server działa jako pomost między asystentami AI a Twoimi projektami i bazami danych GibsonAI. Pozwala klientom zgodnym z MCP — takim jak Cursor, Windsurf, Claude Desktop i innym — wykonywać szeroki zakres zadań związanych z zarządzaniem projektami i bazami danych za pomocą poleceń w języku naturalnym. Dzięki GibsonAI MCP Server użytkownicy mogą tworzyć nowe projekty, projektować i modyfikować schematy baz danych, wykonywać zapytania SQL, zarządzać wdrożeniami, zasilać tabele danymi testowymi i wiele więcej — bezpośrednio z ulubionego środowiska deweloperskiego. Ta integracja upraszcza workflow programistyczny, umożliwiając płynną interakcję z bazami danych i zasobami projektów przez konwersacje z AI.

Lista promptów

• „Stwórz schemat platformy blogowej z użytkownikami, postami i komentarzami.”
  • Generuje schemat bazy danych dla platformy blogowej.
• „Dodaj klucz obcy z bookings do payments.”
  • Modyfikuje schemat, dodając relacje.
• „Wygeneruj dane testowe dla tabeli booking destination.”
  • Tworzy dane testowe dla tabeli w bazie.
• „Pobierz connection string do mojej bazy bloga.”
  • Pobiera szczegóły połączenia z bazą danych.
• „Wyjaśnij, jak tabele są powiązane w tym projekcie.”
  • Podsumowuje relacje między tabelami.

Lista zasobów

• Projekty GibsonAI
  • Uzyskaj dostęp do plików projektu GibsonAI i zarządzaj ich metadanymi.
• Schematy baz danych
  • Przeglądaj i modyfikuj schematy baz danych w projekcie.
• Tabele i powiązania
  • Eksploruj tabele, ich strukturę i relacje między nimi.
• Wdrożenia projektów
  • Zarządzaj środowiskami wdrożeniowymi projektów i je przeglądaj.

Lista narzędzi

• Narzędzie tworzenia projektu
  • Twórz nowe projekty GibsonAI za pomocą poleceń w języku naturalnym.
• Narzędzie projektowania schematów
  • Projektuj, przeglądaj i modyfikuj schematy baz danych interaktywnie.
• Narzędzie zapytań SQL
  • Uruchamiaj zapytania SQL bezpośrednio na skonfigurowanych bazach danych.
• Narzędzie zasilania danymi
  • Wypełniaj tabele automatycznie generowanymi danymi testowymi.
• Narzędzie wdrożeniowe
  • Wdrażaj projekty do środowisk deweloperskich lub produkcyjnych.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Zarządzanie bazami danych
  Twórz, modyfikuj i wizualizuj złożone schematy baz danych za pomocą języka naturalnego, co przyspiesza rozwój i zmniejsza liczbę błędów manualnych.
• Eksploracja kodu i bazy
  Uzyskuj wgląd w strukturę projektu, powiązania tabel i diagramy schematów, by szybko zrozumieć i nawigować w dużych projektach.
• Migracje schematów
  Wprowadzaj zmiany w schematach i uruchamiaj automatyczne migracje, zapewniając płynny rozwój struktury bazy wraz z aplikacją.
• Generowanie danych testowych
  Zasilaj tabele przykładowymi danymi na potrzeby developmentu i testów, przyspieszając prototypowanie i walidację.
• Automatyczne wdrożenia
  Wdrażaj projekty do różnych środowisk bezpośrednio z IDE, upraszczając procesy wydawnicze i ograniczając przełączanie kontekstu.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Przejdź do Windsurf → Settings → Windsurf Settings → Cascade
2. Kliknij Add server w sekcji Model Context Protocol (MCP) Servers.
3. W oknie modalnym kliknij Add custom server.
4. Zaktualizuj konfigurację o:

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

5. Otwórz czat Cascade i odśwież serwery MCP, jeśli potrzeba.

Uwaga: Klucze API i wrażliwe dane środowiskowe zabezpieczaj przez systemową konfigurację środowiska.

Claude

1. Przejdź do Claude → Settings → Developer i kliknij Edit Config.
2. Otwórz plik claude_desktop_config.json.
3. Dodaj konfigurację serwera GibsonAI MCP:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude Desktop, jeśli to konieczne.

Uwaga: Klucze API zabezpieczaj poprzez zmienne środowiskowe.

Cursor

1. Kliknij przycisk “Add to Cursor” (jeśli jest dostępny) lub przejdź do Cursor → Settings → Cursor Settings → MCP Tools.
2. Kliknij New MCP Server.
3. Zaktualizuj konfigurację następująco:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor, jeśli potrzeba.

Uwaga: Klucze API zabezpieczaj przez zmienne środowiskowe.

Cline

1. Postępuj zgodnie z instrukcjami dla swojego workflow wtyczki VS Code.
2. Dodaj poniższe do pliku .vscode/mcp.json:

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

3. Zapisz konfigurację i przeładuj rozszerzenie.

Uwaga: Klucze API przechowuj w zmiennych środowiskowych.

Przykład zabezpieczania kluczy API w konfiguracjach JSON:

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

Jak używać tego MCP we flows

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i podłączenia go do agenta AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej dane swojego serwera MCP w następującym formacie JSON:

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

Po konfiguracji agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “gibson” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP oraz podmienić URL na adres własnego serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie powyższych tabel, GibsonAI MCP Server wypada bardzo dobrze pod względem dokumentacji i przejrzystości funkcji, lecz brakuje mu wyraźnego wsparcia zaawansowanych funkcji MCP, takich jak sampling i roots. Oferuje praktyczne instrukcje konfiguracji oraz rozsądny zestaw narzędzi i zasobów dla większości workflow deweloperskich.

Nasza opinia

GibsonAI MCP Server jest dobrze udokumentowany i łatwy do skonfigurowania dla kilku popularnych platform AI. Obejmuje kluczowe przypadki użycia związane z zarządzaniem projektami i bazami danych, lecz nie wspomina o wsparciu zaawansowanych funkcji MCP, takich jak sampling czy roots, co może ograniczać pewne workflow agentowe czy świadome granic. Całościowo to solidny i praktyczny serwer MCP dla programistów pracujących z projektami GibsonAI.

Ocena MCP