GibsonAI MCP Sunucusu

“GibsonAI” MCP Sunucusu ne işe yarar?

GibsonAI MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, yapay zeka asistanlarınız ile GibsonAI projeleriniz ve veritabanlarınız arasında bir köprü görevi görür. MCP uyumlu istemciler—Cursor, Windsurf, Claude Desktop ve diğerleri gibi—doğal dil talimatları kullanarak geniş bir proje ve veritabanı yönetim görevini gerçekleştirebilir. GibsonAI MCP Sunucusu sayesinde kullanıcılar, favori geliştirme ortamlarından çıkmadan yeni projeler oluşturabilir, veritabanı şemaları tasarlayıp değiştirebilir, SQL sorguları çalıştırabilir, dağıtımları yönetebilir, tablolara sahte veri girebilir ve çok daha fazlasını yapabilir. Bu entegrasyon, geliştirme iş akışını kolaylaştırır ve veritabanları ile proje kaynaklarına konuşma tabanlı yapay zeka ile sorunsuz bir şekilde erişim sağlar.

Komut Örnekleri Listesi

• “Kullanıcılar, gönderiler ve yorumlar içeren bir blog platformu şeması oluştur.”
  • Bir blog platformu için veritabanı şeması oluşturur.
• “Rezervasyonlardan ödemelere yabancı anahtar ekle.”
  • Şemayı ilişki ekleyecek şekilde değiştirir.
• “Rezervasyon varış noktası tablosu için sahte veri üret.”
  • Veritabanı tabloları için sahte veri oluşturur.
• “Blog veritabanımın bağlantı bilgisini getir.”
  • Veritabanı bağlantı detaylarını alır.
• “Bu projede tabloların nasıl ilişkili olduğunu açıkla.”
  • Tablolar arasındaki ilişkileri özetler.

Kaynaklar Listesi

• GibsonAI Projeleri
  • GibsonAI proje dosyalarınıza ve meta verilerine erişin ve yönetin.
• Veritabanı Şemaları
  • Bir proje içindeki veritabanlarının şemalarını görüntüleyin ve değiştirin.
• Tablolar ve İlişkiler
  • Tabloları, yapılarını ve tablolar arası ilişkileri keşfedin.
• Proje Dağıtımları
  • Projeler için dağıtım ortamlarını yönetin ve görüntüleyin.

Araçlar Listesi

• Proje Oluşturma Aracı
  • Doğal dil komutlarıyla yeni GibsonAI projeleri oluşturun.
• Şema Tasarımcısı Aracı
  • Veritabanı şemalarını etkileşimli olarak tasarlayın, görüntüleyin ve değiştirin.
• SQL Sorgu Aracı
  • Tanımlı veritabanlarınızda doğrudan SQL sorguları çalıştırın.
• Veri Tohumlayıcı Aracı
  • Tabloları otomatik olarak üretilen sahte verilerle doldurun.
• Dağıtım Aracı
  • Projelerinizi geliştirme veya üretim ortamlarına dağıtın.

Bu MCP Sunucusu ile Kullanım Senaryoları

• Veritabanı Yönetimi
  Karmaşık veritabanı şemalarını doğal dil ile zahmetsizce oluşturun, değiştirin ve görselleştirin; geliştirme hızını artırın ve manuel hataları azaltın.
• Kod Tabanı Keşfi
  Proje yapısı, tablo ilişkileri ve şema diyagramları hakkında içgörü kazanın; büyük projeleri hızlıca anlayın ve gezin.
• Şema Geçişleri
  Şema değişikliklerini uygulayın ve otomatik geçişleri tetikleyin; veritabanı yapınızın uygulama ihtiyaçlarınıza sorunsuz uyum sağlamasını sağlayın.
• Sahte Veri Üretimi
  Geliştirme ve test için tablolara sahte veri ekleyin; prototipleme ve doğrulama süreçlerini hızlandırın.
• Otomatik Dağıtım
  Projelerinizi doğrudan IDE üzerinden çeşitli ortamlara dağıtın; yayın sürecini basitleştirin ve bağlam değişimini azaltın.

Nasıl Kurulur

Windsurf

1. Windsurf → Ayarlar → Windsurf Ayarları → Cascade yolunu izleyin.
2. Model Context Protocol (MCP) Sunucuları bölümünde Sunucu ekleye tıklayın.
3. Açılır pencerede Özel sunucu ekleye tıklayın.
4. Yapılandırmayı aşağıdaki gibi güncelleyin:

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

5. Cascade sohbetini açın ve gerekirse MCP sunucularını yenileyin.

Not: API anahtarları ve hassas ortam değişkenlerini sisteminizin ortam yapılandırması üzerinden güvenli hale getirin.

Claude

1. Claude → Ayarlar → Geliştirici bölümüne gidin ve Yapılandırmayı Düzenleye tıklayın.
2. claude_desktop_config.json dosyasını açın.
3. GibsonAI MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Gerekirse kaydedin ve Claude Desktop’u yeniden başlatın.

Not: Gerekli yerlerde API anahtarlarını ortam değişkenleriyle güvenli hale getirin.

Cursor

1. “Cursor’a Ekle” düğmesine tıklayın (varsa) veya Cursor → Ayarlar → Cursor Ayarları → MCP Araçları yolunu izleyin.
2. Yeni MCP Sunucusuna tıklayın.
3. Yapılandırmayı şu şekilde güncelleyin:

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

4. Gerekirse kaydedin ve Cursor’ı yeniden başlatın.

Not: API anahtarlarını ortam değişkenleriyle güvenli hale getirin.

Cline

1. VS Code uzantısı iş akışınız için talimatları takip edin.
2. .vscode/mcp.json dosyanıza aşağıdakini ekleyin:

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

3. Yapılandırmayı kaydedin ve uzantıyı yeniden yükleyin.

Not: API anahtarlarını ortam değişkenleriyle güvenli hale getirin.

JSON yapılandırmalarında API anahtarlarını güvenli hale getirme örneği:

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

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, ilk olarak akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümüne aşağıdaki JSON formatında MCP sunucusu bilgilerinizi girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm işlevlerine erişebilir. “gibson” adını kendi MCP sunucunuzun gerçek adıyla, URL’yi ise kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Yukarıdaki tablolara göre, GibsonAI MCP Sunucusu dokümantasyon ve özellik açıklığı konusunda yüksek puan alırken, örnekleme ve kökler gibi gelişmiş MCP özellikleriyle ilgili açık bir bilgi sunmuyor. Çoğu geliştirme iş akışı için pratik kurulum rehberi ve makul bir araç/kaynak seti sağlıyor.

Bizim görüşümüz

GibsonAI MCP Sunucusu, birçok popüler yapay zeka geliştirme platformu için iyi dokümante edilmiş ve kurulumu kolay bir çözümdür. Temel proje ve veritabanı yönetim kullanım senaryolarını karşılarken, örnekleme veya kökler gibi gelişmiş MCP özelliklerine dair bir destek belirtmemesi, bazı ajans veya sınır farkındalığı gerektiren iş akışlarını sınırlayabilir. Genel olarak, GibsonAI projeleriyle çalışan geliştiriciler için sağlam ve pratik bir MCP sunucusudur.

MCP Puanı