What is EnrichMCP?
EnrichMCPは、AIエージェントがデータをより効果的に理解し、操作できるように設計された強力なPythonフレームワークです。Model Context Protocol (MCP) を基盤としたセマンティックレイヤーを追加することで、EnrichMCPは既存のデータモデルを型付けされ、発見可能なツールへと変革します。これは、AIアプリケーションに特化したORMのように機能します。これにより、AIエージェントが明確かつ正確にデータをナビゲートし、活用するための堅牢で信頼性の高い方法が提供されます。
主要機能
EnrichMCPは、AIエージェント向けのインテリジェントなデータインターフェースを作成するための不可欠なツールを提供します。
🔍 自動スキーマ検出: AIエージェントがデータモデル全体の構造を瞬時に探索し、理解できるようにします。この機能は、1回のシンプルな呼び出しで、エンティティ、フィールド、型、およびリレーションシップを詳述する完全なスキーマを提供します。
🔗 リレーションシップナビゲーション:
UserからOrder、またはOrderからProductのように、データエンティティ間のリレーションシップを一度定義するだけで、EnrichMCPはAIエージェントがこれらの接続を自然かつ効率的にたどれるようにします。🛡️ 型安全性とバリデーション: すべての入力と出力に包括的なPydanticバリデーションを適用することで、データの整合性と信頼性を確保します。厳密なデータ型、制約（例：最小値、
EmailStrのような特定のフォーマット）、および許可されるリテラル値を定義でき、エージェントによって処理されるデータが要件を満たすことを保証します。✏️ 可変性 (Mutability) とCRUD: AIエージェントがデータをどのように変更できるかを制御します。フィールドはデフォルトで不変ですが、明示的に可変としてマークできます。EnrichMCPはパッチモデルを自動生成し、データレコードの作成、更新、削除のプロセスを安全に効率化します。
📄 組み込みページネーション: 組み込みのページネーションを実装することで、大規模なデータセットを簡単に処理できます。これにより、AIエージェントはデータを管理しやすいチャンクで取得できるようになり、広範なデータコレクションを扱う際のパフォーマンスと使いやすさが向上します。
🔐 コンテキストと認証: 認証情報、データベース接続、その他の必要なリソースなど、不可欠なコンテキストをデータ操作に渡します。これにより、きめ細かなアクセス制御を実装し、エージェントのコンテキストに基づいてカスタムロジックを統合できます。
ユースケース
EnrichMCPは、既存のアーキテクチャにAIエージェントのデータアクセスを統合したり、新しい洗練されたデータレイヤーを構築したりするための柔軟な経路を提供します。
既存のSQLAlchemyモデルの変換: 現在のSQLAlchemyデータモデルをAIがナビゲート可能なAPIとして迅速に公開します。宣言的ベースにmixinを追加するだけで、EnrichMCPは必要なツールとリゾルバを自動生成し、エージェントがORMで定義されたリレーションシップをクエリ、フィルタリング、およびたどることができるようにします。
既存のREST APIのラップ: 既存のREST APIのコアロジックを変更することなく、その上にセマンティックレイヤーを追加します。EnrichMCPモデルを使用してデータエンティティを定義し、リレーションシップを指定し、APIを呼び出すシンプルなリゾルバ関数を記述します。EnrichMCPは、AIエージェントがAPIデータと対話するための構造化された型安全なインターフェースを提供します。
カスタムデータレイヤーの構築: 複雑なビジネスロジックと計算フィールドを備えたカスタムデータレイヤーを構築します。標準フィールドと計算フィールド（例：
lifetime_value、churn_risk）を持つエンティティを定義します。データ取得、値の計算、または機械学習モデルのような外部サービスとの統合のためのカスタムリゾルバを実装し、エージェントに豊富でインテリジェントなデータインターフェースを提供します。
EnrichMCPを選ぶ理由
EnrichMCPは、Model Context Protocol (MCP) のコアを、堅牢なAIエージェントの相互作用のために特別に設計された3つの重要なレイヤーで強化します。
セマンティックレイヤー: AIエージェントがデータの単なる構造的認識を超え、その意味とリレーションシップを理解できるようにします。
データレイヤー: 型安全なモデル、Pydanticを介した組み込みバリデーション、および信頼性の高いデータ処理のための明確なリレーションシップ定義を提供します。
コントロールレイヤー: 認証、ページネーション、カスタムビジネスロジックの組み込み機能など、不可欠な機能を取り込み、データアクセスと操作を正確に制御できるようにします。
その結果、AIエージェントが、開発者が従来のObject-Relational Mapper (ORM) を使用するのと同じくらい自然かつ効果的にデータを扱えるフレームワークが実現します。
結論
EnrichMCPは、AIエージェントをデータに接続するための、構造化され、型安全で、セマンティックに豊富なフレームワークを提供します。既存のデータベースを活用する場合でも、カスタムデータインターフェースを構築する場合でも、EnrichMCPはデータをインテリジェントなアプリケーションにとって発見可能で利用可能なものにするツールを提供します。
More information on EnrichMCP
Launched
Pricing Model
Free
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Tech used
EnrichMCP was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-06-23.
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