GibsonAI MCP-server

Vad gör “GibsonAI” MCP-servern?

GibsonAI MCP (Model Context Protocol) Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och dina GibsonAI-projekt och databaser. Den möjliggör för MCP-kompatibla klienter – såsom Cursor, Windsurf, Claude Desktop och andra – att utföra en mängd olika projekt- och databashanteringsuppgifter med hjälp av naturliga språkinstruktioner. Med GibsonAI MCP-servern kan användare skapa nya projekt, designa och modifiera databasscheman, köra SQL-frågor, hantera driftsättningar, fylla tabeller med mockdata och mer, allt direkt från sina favoritutvecklingsmiljöer. Denna integration effektiviserar utvecklingsflödet och möjliggör sömlös interaktion med databaser och projektresurser via konverserande AI.

Lista över exempelprompter

• “Skapa ett bloggplattform-schema med användare, inlägg och kommentarer.”
  • Genererar ett databasschema för en bloggplattform.
• “Lägg till en främmande nyckel från bokningar till betalningar.”
  • Modifierar schemat för att lägga till relationer.
• “Generera mockdata för tabellen bokningsdestination.”
  • Skapar mockdata för databastabeller.
• “Hämta anslutningssträng för min bloggdatabas.”
  • Hämtar databasens anslutningsuppgifter.
• “Förklara hur tabellerna är relaterade i detta projekt.”
  • Sammanfattar relationer mellan tabeller.

Lista över resurser

• GibsonAI-projekt
  • Få tillgång till och hantera dina GibsonAI-projektfiler och metadata.
• Databasscheman
  • Visa och ändra scheman för databaser inom ett projekt.
• Tabeller och relationer
  • Utforska tabeller, deras strukturer och relationer mellan tabeller.
• Projektdriftsättningar
  • Hantera och visa driftsättningsmiljöer för projekt.

Lista över verktyg

• Projektverktyg
  • Skapa nya GibsonAI-projekt från naturliga språkkommandon.
• Schemakonstruktör
  • Designa, visa och ändra databasscheman interaktivt.
• SQL-frågeverktyg
  • Kör SQL-frågor direkt mot dina konfigurerade databaser.
• Data Seeder
  • Fyll tabeller med automatiskt genererad mockdata.
• Driftsättningsverktyg
  • Driftsätt projekt till utvecklings- eller produktionsmiljöer.

Användningsområden för denna MCP-server

• Databashantering
  Skapa, ändra och visualisera komplexa databasscheman smidigt med naturligt språk, vilket accelererar utvecklingen och minskar manuella fel.
• Utforskning av kodbas
  Få insikter om projektstruktur, tabellrelationer och schemadiagram för att snabbt förstå och navigera i stora projekt.
• Schemamigreringar
  Utför schemaändringar och trigga automatiska migreringar för att säkerställa att databasstrukturen utvecklas smidigt med applikationens behov.
• Mockdata-generering
  Fyll tabeller med mockdata för utveckling och testning, vilket snabbar upp prototypning och valideringsprocesser.
• Automatiserad driftsättning
  Driftsätt projekt till olika miljöer direkt från IDE:n och förenkla release-processen samt minska kontextbyten.

Hur man sätter upp det

Windsurf

1. Gå till Windsurf → Inställningar → Windsurf-inställningar → Cascade
2. Klicka på Lägg till server i avsnittet Model Context Protocol (MCP) Servers.
3. Klicka på Lägg till anpassad server i modalrutan.
4. Uppdatera konfigurationen så att den innehåller:

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

5. Öppna Cascade-chatten och uppdatera MCP-servrarna vid behov.

Obs: Säkra API-nycklar och känsliga miljövariabler via systemets miljökonfiguration.

Claude

1. Gå till Claude → Inställningar → Utvecklare och klicka på Redigera konfig.
2. Öppna filen claude_desktop_config.json.
3. Lägg till GibsonAI MCP-serverns konfiguration:

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

4. Spara och starta om Claude Desktop vid behov.

Obs: Säkra API-nycklar via miljövariabler där det är lämpligt.

Cursor

1. Klicka på “Add to Cursor”-knappen (om tillgänglig) eller gå till Cursor → Inställningar → Cursor-inställningar → MCP-verktyg.
2. Klicka på Ny MCP-server.
3. Uppdatera konfigurationen enligt följande:

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

4. Spara och starta om Cursor vid behov.

Obs: Säkra API-nycklar via miljövariabler.

Cline

1. Följ instruktionerna för ditt VS Code-tilläggsflöde.
2. Lägg till följande i din .vscode/mcp.json-fil:

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

3. Spara konfigurationen och ladda om tillägget.

Obs: Säkra API-nycklar med hjälp av miljövariabler.

Exempel på att säkra API-nycklar i JSON-konfigurationer:

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

Hur man använder denna MCP i flows

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion klistrar du in dina MCP-serveruppgifter med följande JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “gibson” till det faktiska namnet på din MCP-server och byta ut URL:en till din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på tabellerna ovan får GibsonAI MCP-servern högt betyg för dokumentation och funktionsklarhet, men saknar explicit omnämnande av avancerade MCP-funktioner som sampling och roots. Den erbjuder praktisk installationsvägledning och ett rimligt utbud av verktyg/resurser för de flesta utvecklingsflöden.

Vår åsikt

GibsonAI MCP-servern är väl dokumenterad och lätt att sätta upp för flera populära AI-utvecklingsplattformar. Den täcker viktiga projekt- och databashanteringsfall, men nämner inte stöd för avancerade MCP-funktioner som sampling eller roots, vilket kan begränsa vissa agentiska eller gränsmedvetna arbetsflöden. Sammantaget är det en stabil och praktisk MCP-server för utvecklare som jobbar med GibsonAI-projekt.

MCP-betyg