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securityF
licenseA
qualityRun, build, train, and deploy ML models on the cloud.
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Python
模型上下文协议（MCP）
GibsonAI 的 MCP 服务器允许Cursor 、 Windsurf或Claude Desktop等工具代表您创建和更新项目，解释如何与数据库和托管 API 交互，甚至为您编写工作代码，所有这些都可以在您自己的 IDE 中轻松完成。这将极大地改善这些工具在处理您的 Gibson 项目时的上下文和输出。
验证
您需要确保已登录Gibson CLI，然后 MCP 服务器才能工作。
光标设置
前往Cursor → Settings → Cursor Settings → MCP ，然后点击Add new global MCP server
更新配置以添加 gibson 服务器：
风帆冲浪设置
前往Windsurf → Settings → Windsurf Settings → Cascade ，然后单击Model Context Protocol (MCP) Servers部分中的Add server
在模态框中，点击Add custom server
更新配置以添加 gibson 服务器：
打开Cascade聊天，如有必要，刷新 MCP 服务器
Claude 桌面设置
前往Claude → Settings → Developer ，然后点击Edit Config
打开claude_desktop_config.json文件并更新配置以添加 gibson 服务器：
有关更多信息，请参阅Claude Desktop MCP 文档。
克劳德代码设置
VS Code + GitHub Copilot 设置
创建或打开.vscode/mcp.json文件
更新配置以添加 gibson 服务器：
有关更多信息，请参阅官方GitHub Copilot MCP 文档。
分配
请注意，此 repo 仅用于文档目的。我们的 MCP 服务器代码位于CLI中，这使得我们可以与 CLI 共享身份验证 + API 交互逻辑，并拥有单一发行版。这意味着我们可以更快地向您交付新功能。
This server cannot be installed
人工智能云数据库：让你的 LLM 能够使用人工智能构建、迁移和部署数据库实例
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