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securityF
licenseA
qualityRun, build, train, and deploy ML models on the cloud.
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Python
モデルコンテキストプロトコル（MCP）
GibsonAIのMCPサーバーでは、 Cursor 、 Windsurf 、 Claude Desktopなどのツールが、ユーザーに代わってプロジェクトを作成・更新し、データベースやホストAPIとのやり取り方法を説明し、さらには動作するコードも自動的に記述します。これらはすべて、ユーザー自身のIDE内で快適に実行できます。これにより、Gibsonプロジェクトでこれらのツールを使用する際のコンテキストと出力が大幅に改善されます。
認証
MCP サーバーが動作する前に、 Gibson CLIにログインしていることを確認する必要があります。
カーソルの設定
Cursor → Settings → Cursor Settings → MCPに移動し、 Add new global MCP serverクリックします。
gibson サーバーを追加するには、構成を更新します。
ウィンドサーフィンのセットアップ
Windsurf → Settings → Windsurf Settings → Cascadeに移動し、 Model Context Protocol (MCP) ServersセクションでAdd serverクリックします。
モーダルで、 Add custom serverをクリックします
gibson サーバーを追加するには、構成を更新します。
Cascadeチャットを開き、必要に応じてMCPサーバーを更新します。
クロードデスクトップセットアップ
Claude → Settings → Developerに移動し、 Edit Configクリックします。
claude_desktop_config.jsonファイルを開き、構成を更新して gibson サーバーを追加します。
詳細については、 Claude Desktop MCP のドキュメントを参照してください。
クロード・コードセットアップ
VS Code + GitHub Copilot のセットアップ
.vscode/mcp.jsonファイルを作成または開きます
gibson サーバーを追加するには、構成を更新します。
詳細については、公式のGitHub Copilot MCP ドキュメントを参照してください。
分布
このリポジトリはドキュメント作成のみを目的としています。MCPサーバーのコードはCLI内に配置されており、認証とAPIの連携ロジックをCLIと共有し、単一のディストリビューションで提供できます。これにより、新機能をより早く提供できるようになります。
This server cannot be installed
AI を活用したクラウド データベース: LLM が AI を活用してデータベース インスタンスを構築、移行、展開できるようにします。
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