DHTMLX MCP-Server

KI-Coding-Assistenten wie Claude, Cursor oder ChatGPT können veralteten oder ungenauen Code liefern, wenn sie mit bibliotekenspezifischen APIs arbeiten. Der DHTMLX MCP-Server schafft Abhilfe, indem er direkten Zugriff auf die aktuelle Dokumentation und API-Referenz bietet.

Was ist MCP

Model Context Protocol (MCP) ist ein Standard, der KI-Assistenten externen Kontext zu bestimmten Werkzeugen und Bibliotheken bereitstellt.

Große Sprachmodelle werden auf Daten bis zu einem bestimmten Datum trainiert und spiegeln jüngste API-Änderungen oder neue Funktionen nicht automatisch wider. Der DHTMLX MCP-Server schließt diese Lücke, indem er die vollständige und aktuelle Dokumentation über ein RAG (Retrieval-Augmented Generation) System zugänglich macht.

Server-URL: https://docs.dhtmlx.com/mcp

Hinweis

Der DHTMLX MCP-Server ist ein gemeinsamer Dienst, der alle wichtigen DHTMLX-Produkte abdeckt, nicht nur Gantt. Die Konfigurationsanweisungen in diesem Abschnitt gelten unabhängig davon, mit welcher DHTMLX-Komponente Sie arbeiten.

Wenn Sie React Gantt verwenden, kombinieren Sie MCP mit dem React Gantt agent skill.

Unterstützte Produkte

Nach der Verbindung kann das KI-Tool Dokumentationen abrufen, Code-Snippets basierend auf aktuellen APIs generieren und Konfigurationsfragen zu folgenden Produkten beantworten:

• Gantt
• Scheduler
• Suite (Grid, Form, TreeGrid und mehr)
• Kanban
• Pivot
• Spreadsheet
• Diagram
• RichText

Datenschutz

Der MCP-Server ist ein gehosteter Dienst. Er läuft nicht lokal und greift nicht auf Ihre Dateien zu. Es werden keine personenbezogenen Informationen über Nutzer gespeichert. Anfragen können zu Debugging- und Verbesserungszwecken protokolliert werden. Für kommerzielle Optionen mit strengen No-Logging-Richtlinien kontaktieren Sie info@dhtmlx.com.

Einrichtung

Wählen Sie unten Ihr KI-Tool aus und folgen Sie den entsprechenden Anweisungen.

Claude Code

Der empfohlene Weg erfolgt über die CLI:

claude mcp add --transport http dhtmlx-mcp https://docs.dhtmlx.com/mcp

Alternativ fügen Sie Folgendes manuell zu Ihrer mcp.json hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "dhtmlx-mcp": {
      "type": "http",
      "url": "https://docs.dhtmlx.com/mcp"
    }
  }
}

Cursor

1. Öffnen Sie die Einstellungen (Mac: Cmd+Shift+J, Windows/Linux: Ctrl+Shift+J)
2. Gehen Sie zu Tools & MCP
3. Klicken Sie auf Add Custom MCP
4. Fügen Sie die folgende Konfiguration ein:

{
  "mcpServers": {
    "dhtmlx-mcp": {
      "url": "https://docs.dhtmlx.com/mcp"
    }
  }
}

Nach der Verbindung können Sie Abfragen wie „Check DHTMLX docs for how to add a custom column to Gantt“ direkt im Chat verwenden.

Gemini CLI

Öffnen Sie die Konfigurationsdatei unter ~/.gemini/settings.json und fügen Sie hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "dhtmlx-mcp": {
      "url": "https://docs.dhtmlx.com/mcp"
    }
  }
}

Starten Sie Gemini CLI neu, um die Änderungen anzuwenden.

Antigravity (Google)

1. Öffnen Sie die Befehls-Palette
2. Tippen Sie „mcp add“
3. Wählen Sie „HTTP“
4. Geben Sie URL ein: https://docs.dhtmlx.com/mcp
5. Geben Sie Name ein: dhtmlx-mcp

Andere Tools

Die meisten modernen KI-Coding-Tools unterstützen MCP über ihre Einstellungen. Suchen Sie nach „Model Context Protocol“, „Context Sources“ oder einer ähnlichen Option und fügen Sie https://docs.dhtmlx.com/mcp als benutzerdefinierte Quelle hinzu.

ChatGPT

Beachten Sie, dass die MCP-Integration mit ChatGPT zu langsameren Reaktionszeiten führen kann (ca. 20 Sekunden pro Abfrage). Für eine schnellere Erfahrung verwenden Sie eines der oben genannten Tools.

Zum Konfigurieren von ChatGPT:

1. Gehen Sie zu Settings → Apps & Connectors
2. Klicken Sie auf Advanced settings
3. Aktivieren Sie Developer mode
4. Kehren Sie zum Connectors-Bildschirm zurück und klicken Sie auf den Create-Button
5. Füllen Sie Folgendes aus:
   • Name: dhtmlx-mcp
   • URL: https://docs.dhtmlx.com/mcp
   • Authentication: No authentication
6. Klicken Sie auf Create

Nach der Einrichtung können Sie ChatGPT bitten, den DHTMLX MCP-Server zu konsultieren, wenn Sie mit einer beliebigen DHTMLX-Komponente arbeiten.

Tipps für beste Ergebnisse

Beim Prompting beziehen Sie sich explizit auf die DHTMLX-Dokumentation für genaueres Ergebnis. Zum Beispiel:

• „Unter Verwendung der DHTMLX-Dokumente, wie ändere ich die Zeilenhöhe in Gantt?“
• „Check DHTMLX MCP for Gantt task editing configuration“

Je spezifischer der Prompt, desto genauer wird die Ausgabe.