
Servidor MCP de Banco de Dados
O Servidor MCP de Banco de Dados permite acesso seguro e programático a bancos de dados populares como SQLite, SQL Server, PostgreSQL e MySQL para assistentes d...
Conecte suas ferramentas de IA e projetos GibsonAI com o Servidor MCP GibsonAI—gerencie bancos de dados, esquemas e implantações usando linguagem natural em seus ambientes de desenvolvimento favoritos.
O Servidor MCP (Model Context Protocol) GibsonAI atua como uma ponte entre assistentes de IA e seus projetos e bancos de dados GibsonAI. Ele permite que clientes compatíveis com MCP—como Cursor, Windsurf, Claude Desktop e outros—realizem uma ampla gama de tarefas de gerenciamento de projetos e bancos de dados usando instruções em linguagem natural. Com o GibsonAI MCP Server, os usuários podem criar novos projetos, projetar e modificar esquemas de banco de dados, executar consultas SQL, gerenciar implantações, popular tabelas com dados fictícios e muito mais, tudo diretamente de seus ambientes de desenvolvimento favoritos. Essa integração otimiza o fluxo de trabalho de desenvolvimento, permitindo uma interação fluida com bancos de dados e recursos de projetos por meio de IA conversacional.
Windsurf
→ Configurações
→ Configurações do Windsurf
→ Cascade
Adicionar servidor
na seção Model Context Protocol (MCP) Servers
.Adicionar servidor personalizado
na janela modal.{
"mcpServers": {
"gibson": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "gibson-cli@latest", "gibson", "mcp", "run"]
}
}
}
Nota: Proteja chaves de API e variáveis de ambiente sensíveis via configuração de ambiente do sistema.
Claude
→ Configurações
→ Desenvolvedor
e clique em Editar Configuração
.claude_desktop_config.json
.{
"mcpServers": {
"gibson": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "gibson-cli@latest", "gibson", "mcp", "run"]
}
}
}
Nota: Proteja as chaves de API via variáveis de ambiente quando apropriado.
Cursor
→ Configurações
→ Configurações do Cursor
→ Ferramentas MCP
.Novo Servidor MCP
.{
"mcpServers": {
"gibson": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "gibson-cli@latest", "gibson", "mcp", "run"]
}
}
}
Nota: Proteja as chaves de API via variáveis de ambiente.
.vscode/mcp.json
:{
"inputs": [],
"servers": {
"gibson": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": ["--from", "gibson-cli@latest", "gibson", "mcp", "run"]
}
}
}
Nota: Proteja as chaves de API usando variáveis de ambiente.
{
"mcpServers": {
"gibson": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "gibson-cli@latest", "gibson", "mcp", "run"],
"env": {
"GIBSON_API_KEY": "${GIBSON_API_KEY}"
},
"inputs": []
}
}
}
Usando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:
Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"gibson": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://seuservidormcp.exemplo/pathtothemcp/url"
}
}
Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “gibson” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu servidor MCP.
Seção | Disponibilidade | Detalhes/Notas |
---|---|---|
Visão Geral | ✅ | Descrição do servidor MCP GibsonAI encontrada. |
Lista de Prompts | ✅ | Modelos de prompt fornecidos como exemplos no README. |
Lista de Recursos | ✅ | Descrições inferidas dos recursos e tarefas listadas. |
Lista de Ferramentas | ✅ | Funções das ferramentas descritas na lista de recursos do README. |
Proteção de Chaves de API | ✅ | Exemplo de JSON com seção env fornecido. |
Suporte à Amostragem (menos relevante na avaliação) | ⛔ | Sem menção ao suporte à amostragem. |
Com base nas tabelas acima, o Servidor MCP GibsonAI se destaca em documentação e clareza de recursos, mas não menciona explicitamente recursos MCP avançados como amostragem e roots. Oferece orientações práticas de configuração e um conjunto razoável de ferramentas/recursos para a maioria dos fluxos de trabalho de desenvolvimento.
O Servidor MCP GibsonAI é bem documentado e fácil de configurar em diversas plataformas populares de desenvolvimento de IA. Embora cubra casos essenciais de gerenciamento de projetos e bancos de dados, ele não menciona suporte a recursos MCP avançados como amostragem ou roots, o que pode limitar alguns fluxos de trabalho mais avançados ou conscientes de limites. No geral, é um servidor MCP sólido e prático para desenvolvedores que trabalham com projetos GibsonAI.
Possui uma LICENÇA | ⛔ |
---|---|
Possui ao menos uma ferramenta | ✅ |
Número de Forks | 4 |
Número de Estrelas | 9 |
O Servidor MCP GibsonAI atua como uma ponte entre assistentes de IA e seus projetos e bancos de dados GibsonAI. Ele permite gerenciar projetos, esquemas de banco de dados, consultas SQL, implantações e muito mais usando linguagem natural, diretamente dos ambientes de desenvolvimento suportados.
Você pode criar e modificar esquemas de banco de dados, gerar dados fictícios, executar consultas SQL, gerenciar implantações e explorar estruturas de projetos—tudo por meio de prompts de IA conversacional.
Siga os guias de configuração fornecidos para Windsurf, Claude, Cursor ou Cline. Normalmente, você adiciona uma entrada de servidor à sua configuração com o comando: 'uvx --from gibson-cli@latest gibson mcp run'.
Sempre armazene informações sensíveis como chaves de API em variáveis de ambiente e faça referência a elas nas configurações do seu servidor MCP ao invés de incluí-las diretamente no código.
Não, a documentação atual não menciona suporte para recursos MCP avançados como amostragem ou roots.
Otimize seu fluxo de desenvolvimento com IA: conecte seus projetos e bancos de dados GibsonAI ao FlowHunt e outros assistentes de IA populares usando o Servidor MCP GibsonAI.
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