DHTMLX MCP Server

KI-Coding-Assistenten wie Claude, Cursor oder ChatGPT können veralteten oder fehlerhaften Code erzeugen, wenn sie mit bibliotheksspezifischen APIs arbeiten. Der DHTMLX MCP-Server geht dieses Problem durch direkten Zugriff auf die aktuelle Dokumentation und API-Referenz an.

Was ist MCP

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

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

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

Hinweis

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

Koppeln Sie MCP mit der passenden Agenten-Fähigkeit: die JS Gantt skill für Vanilla JavaScript- oder TypeScript-Projekte, die React Gantt skill für React Gantt-Projekte.

Für ein Praxisbeispiel von MCP + Lovable in der Anwendung siehe den React Gantt Lovable Starter und dessen Walkthrough.

Supported Products

Bei der Verbindung kann das KI-Tool Dokumentation abrufen, Code-Snippets basierend auf aktuellen APIs generieren und Konfigurationsfragen für folgende Produkte beantworten:

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

Privacy

Der MCP-Server ist ein gehosteter Dienst. Er läuft nicht lokal und greift nicht auf Ihre Dateien zu. Es werden keine personenbezogenen Daten von Nutzern gespeichert. Anfragen können zu Debugging- und Service-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 führt 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 (Cmd+Shift+J auf Mac, Ctrl+Shift+J auf Windows/Linux)
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 dem Verbinden 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. Geben Sie "mcp add" ein
3. Wählen Sie "HTTP"
4. URL eingeben: https://docs.dhtmlx.com/mcp
5. Name eingeben: dhtmlx-mcp

Andere Tools

Die meisten modernen KI-Coding-Tools unterstützen MCP über deren 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 (etwa 20 Sekunden pro Abfrage). Für eine schnellere Erfahrung erwägen Sie die oben genannten Tools zu verwenden.

So konfigurieren Sie ChatGPT:

1. Öffnen Sie 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 die Create-Schaltfläche
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 jeder DHTMLX-Komponente arbeiten.

Tipps für beste Ergebnisse

Wenn Sie prompts formulieren, beziehen Sie sich ausdrücklich auf die DHTMLX-Dokumentation, um genauere Ergebnisse zu erhalten. Zum Beispiel:

• "Using DHTMLX docs, how do I change the row height in Gantt?"
• "Check DHTMLX MCP for Gantt task editing configuration"

Je spezifischer der Prompt, desto genauer wird die Ausgabe sein.