Máy chủ GibsonAI MCP

Máy chủ “GibsonAI” MCP làm được gì?

Máy chủ GibsonAI MCP (Model Context Protocol) đóng vai trò cầu nối giữa các trợ lý AI và dự án/cơ sở dữ liệu GibsonAI của bạn. Nó cho phép các client tương thích MCP—như Cursor, Windsurf, Claude Desktop và các công cụ khác—thực hiện đa dạng các tác vụ quản lý dự án và cơ sở dữ liệu bằng các chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên. Nhờ tận dụng Máy chủ GibsonAI MCP, người dùng có thể tạo dự án mới, thiết kế và chỉnh sửa lược đồ cơ sở dữ liệu, thực thi truy vấn SQL, quản lý triển khai, khởi tạo bảng với dữ liệu giả lập và nhiều hơn nữa—tất cả trực tiếp từ môi trường phát triển yêu thích. Sự tích hợp này giúp quy trình phát triển gọn nhẹ hơn, cho phép tương tác liền mạch với cơ sở dữ liệu và tài nguyên dự án qua AI hội thoại.

Danh sách các lời nhắc

• “Tạo lược đồ nền tảng blog với người dùng, bài đăng và bình luận.”
  • Tạo lược đồ cơ sở dữ liệu cho nền tảng blog.
• “Thêm khóa ngoại từ bookings đến payments.”
  • Chỉnh sửa lược đồ để thêm mối quan hệ.
• “Tạo dữ liệu giả lập cho bảng booking destination.”
  • Tạo dữ liệu giả cho các bảng cơ sở dữ liệu.
• “Lấy chuỗi kết nối cho cơ sở dữ liệu blog của tôi.”
  • Lấy thông tin kết nối với cơ sở dữ liệu.
• “Giải thích cách các bảng liên kết trong dự án này.”
  • Tóm tắt mối liên hệ giữa các bảng.

Danh sách tài nguyên

• Dự án GibsonAI
  • Truy cập và quản lý tệp dự án GibsonAI cùng metadata.
• Lược đồ cơ sở dữ liệu
  • Xem và chỉnh sửa lược đồ cho các cơ sở dữ liệu trong dự án.
• Bảng và mối quan hệ
  • Khám phá bảng, cấu trúc và mối quan hệ giữa các bảng.
• Triển khai dự án
  • Quản lý và xem môi trường triển khai cho dự án.

Danh sách công cụ

• Công cụ tạo dự án
  • Tạo dự án GibsonAI mới từ câu lệnh ngôn ngữ tự nhiên.
• Công cụ thiết kế lược đồ
  • Thiết kế, xem và chỉnh sửa lược đồ cơ sở dữ liệu tương tác.
• Công cụ truy vấn SQL
  • Chạy truy vấn SQL trực tiếp trên cơ sở dữ liệu đã cấu hình.
• Công cụ tạo dữ liệu giả lập
  • Khởi tạo bảng với dữ liệu giả tạo tự động.
• Công cụ triển khai
  • Triển khai dự án lên môi trường phát triển hoặc sản xuất.

Tình huống sử dụng máy chủ MCP này

• Quản lý cơ sở dữ liệu
  Dễ dàng tạo, chỉnh sửa và trực quan hóa lược đồ cơ sở dữ liệu phức tạp bằng ngôn ngữ tự nhiên, tăng tốc phát triển và giảm lỗi thủ công.
• Khám phá mã nguồn
  Hiểu rõ cấu trúc dự án, mối quan hệ bảng và sơ đồ lược đồ để nhanh chóng nắm bắt và định hướng dự án lớn.
• Di chuyển lược đồ
  Áp dụng thay đổi lược đồ và kích hoạt di chuyển tự động, đảm bảo cấu trúc cơ sở dữ liệu phát triển đồng bộ với ứng dụng.
• Tạo dữ liệu giả lập
  Làm đầy bảng với dữ liệu giả cho phát triển và kiểm thử, tăng tốc tạo mẫu và xác thực.
• Tự động triển khai
  Triển khai dự án lên nhiều môi trường trực tiếp từ IDE, đơn giản hóa quy trình phát hành và giảm chuyển đổi ngữ cảnh.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Vào Windsurf → Cài đặt → Cài đặt Windsurf → Cascade
2. Nhấp vào Thêm máy chủ trong phần Model Context Protocol (MCP) Servers.
3. Nhấp vào Thêm máy chủ tùy chỉnh trong hộp thoại.
4. Cập nhật cấu hình để bao gồm:

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

5. Mở chat Cascade và làm mới máy chủ MCP nếu cần.

Lưu ý: Bảo mật khóa API và biến môi trường nhạy cảm qua cấu hình hệ thống.

Claude

1. Vào Claude → Cài đặt → Nhà phát triển và nhấp Chỉnh sửa cấu hình.
2. Mở tệp claude_desktop_config.json.
3. Thêm cấu hình máy chủ GibsonAI MCP:

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

4. Lưu và khởi động lại Claude Desktop nếu cần.

Lưu ý: Bảo mật khóa API bằng biến môi trường khi cần.

Cursor

1. Nhấp nút “Add to Cursor” (nếu có) hoặc vào Cursor → Cài đặt → Cài đặt Cursor → MCP Tools.
2. Nhấp vào New MCP Server.
3. Cập nhật cấu hình như sau:

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

4. Lưu và khởi động lại Cursor nếu cần.

Lưu ý: Bảo mật khóa API bằng biến môi trường.

Cline

1. Làm theo hướng dẫn cho workflow tiện ích mở rộng VS Code.
2. Thêm nội dung sau vào tệp .vscode/mcp.json:

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

3. Lưu cấu hình và tải lại tiện ích mở rộng.

Lưu ý: Bảo mật khóa API bằng biến môi trường.

Ví dụ bảo mật khóa API trong cấu hình JSON:

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

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào workflow FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với AI agent:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Ở phần cấu hình hệ thống MCP, nhập thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON như sau:

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

Sau khi cấu hình, AI agent sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ đổi “gibson” thành tên thật của máy chủ MCP của bạn và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của riêng bạn.

Tổng quan

Theo bảng trên, Máy chủ GibsonAI MCP được đánh giá cao về tài liệu và sự rõ ràng về tính năng, nhưng thiếu đề cập cụ thể đến các tính năng MCP nâng cao như sampling và roots. Nó cung cấp hướng dẫn thiết lập thực tế cùng bộ công cụ/tài nguyên phù hợp cho phần lớn workflow phát triển.

Đánh giá của chúng tôi

Máy chủ GibsonAI MCP có tài liệu tốt, dễ thiết lập cho nhiều nền tảng phát triển AI phổ biến. Mặc dù đáp ứng được các nhu cầu quản lý dự án và cơ sở dữ liệu quan trọng, nhưng chưa đề cập tới các tính năng MCP nâng cao như sampling hoặc roots, có thể hạn chế một số workflow agentic hoặc nhận biết ranh giới. Nhìn chung, đây là một máy chủ MCP thực tiễn và đáng tin cậy cho các nhà phát triển làm việc với dự án GibsonAI.

Điểm MCP