What is EnrichMCP?
EnrichMCP는 AI 에이전트가 데이터를 더욱 효과적으로 이해하고 상호작용할 수 있도록 설계된 강력한 Python 프레임워크입니다. Model Context Protocol (MCP) 기반의 의미론적 레이어를 추가함으로써, EnrichMCP는 기존 데이터 모델을 타입이 명확하고 탐색 가능한 도구로 전환하며, 이는 특히 AI 애플리케이션에 최적화된 ORM처럼 작동합니다. EnrichMCP는 AI 에이전트가 명확하고 정밀하게 데이터를 탐색하고 활용할 수 있는 견고하고 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다.
주요 기능
EnrichMCP는 AI 에이전트를 위한 지능형 데이터 인터페이스를 구축하는 데 필요한 핵심 도구를 제공합니다:
🔍 자동 스키마 검색: AI 에이전트가 전체 데이터 모델 구조를 즉시 탐색하고 이해할 수 있도록 지원합니다. 이 기능은 단 한 번의 간단한 호출로 엔티티, 필드, 타입, 관계를 상세히 설명하는 완전한 스키마를 제공합니다.
🔗 관계 탐색: 데이터 엔티티(예:
User와Order,Order와Product간)의 관계를 한 번만 정의하면, EnrichMCP는 AI 에이전트가 이러한 연결을 자연스럽고 효율적으로 탐색할 수 있도록 합니다.🛡️ 타입 안전성 및 유효성 검사: 모든 입력 및 출력에 Pydantic 유효성 검사를 포괄적으로 적용하여 데이터 무결성과 신뢰성을 보장합니다. 엄격한 데이터 타입, 제약 조건(예: 최소값,
EmailStr과 같은 특정 형식), 허용되는 리터럴 값을 정의하여 에이전트가 처리하는 데이터가 요구사항을 충족하도록 보장할 수 있습니다.✏️ 가변성 및 CRUD: AI 에이전트가 데이터를 어떻게 수정할 수 있는지 제어합니다. 필드는 기본적으로 변경 불가능하지만, 명시적으로 변경 가능하도록 표시할 수 있습니다. EnrichMCP는 자동으로 패치 모델을 생성하여 데이터 레코드를 안전하게 생성, 업데이트 및 삭제하는 프로세스를 간소화합니다.
📄 내장된 페이지네이션: 내장된 페이지네이션을 구현하여 대규모 데이터셋을 손쉽게 처리합니다. 이를 통해 AI 에이전트가 데이터를 관리 가능한 청크로 검색할 수 있어, 방대한 데이터 컬렉션을 다룰 때 성능과 사용성을 향상시킵니다.
🔐 컨텍스트 및 인증: 인증 세부 정보, 데이터베이스 연결 또는 기타 필수 리소스와 같은 중요한 컨텍스트를 데이터 작업에 전달합니다. 이를 통해 세분화된 접근 제어를 구현하고 에이전트의 컨텍스트를 기반으로 사용자 지정 로직을 통합할 수 있습니다.
사용 사례
EnrichMCP는 AI 에이전트의 데이터 접근을 기존 아키텍처에 통합하거나 새롭고 정교한 데이터 레이어를 구축할 수 있는 유연한 방법을 제공합니다:
기존 SQLAlchemy 모델 변환: 현재 SQLAlchemy 데이터 모델을 AI가 탐색 가능한 API로 신속하게 노출합니다. 선언적 베이스에 믹스인을 추가하기만 하면 EnrichMCP가 필요한 도구와 리졸버를 자동으로 생성하여, 에이전트가 ORM에 정의된 관계를 쿼리하고 필터링하며 탐색할 수 있도록 합니다.
기존 REST API 래핑: 기존 REST API의 핵심 로직을 수정하지 않고도 그 위에 의미론적 레이어를 추가합니다. EnrichMCP 모델을 사용하여 데이터 엔티티를 정의하고, 관계를 지정하며, API를 호출하는 간단한 리졸버 함수를 작성합니다. 그러면 EnrichMCP는 AI 에이전트가 API 데이터와 상호작용할 수 있는 구조화되고 타입 안전한 인터페이스를 제공합니다.
사용자 정의 데이터 레이어 구축: 복잡한 비즈니스 로직과 계산된 필드를 포함하는 맞춤형 데이터 레이어를 구축합니다. 표준 필드와 계산된 필드(예:
lifetime_value,churn_risk)를 사용하여 엔티티를 정의합니다. 데이터를 가져오거나 값을 계산하거나 머신러닝 모델과 같은 외부 서비스를 통합하기 위한 사용자 지정 리졸버를 구현하여 에이전트에게 풍부하고 지능적인 데이터 인터페이스를 제공합니다.
왜 EnrichMCP를 선택해야 할까요?
EnrichMCP는 강력한 AI 에이전트 상호작용을 위해 특별히 설계된 세 가지 핵심 레이어를 통해 Model Context Protocol (MCP)의 핵심을 강화합니다:
의미론적 레이어: AI 에이전트가 데이터의 의미와 그 관계를 이해하도록 지원하여 단순한 구조적 인식을 넘어섭니다.
데이터 레이어: Pydantic을 통한 타입 안전 모델, 내장된 유효성 검사, 명확한 관계 정의를 제공하여 신뢰할 수 있는 데이터 처리를 가능하게 합니다.
제어 레이어: 인증, 페이지네이션, 사용자 지정 비즈니스 로직 임베딩 기능과 같은 필수 기능을 통합하여 데이터 접근 및 조작에 대한 정밀한 제어를 제공합니다.
그 결과, 개발자가 기존의 객체 관계형 매퍼(ORM)를 사용하는 것만큼 자연스럽고 효과적으로 AI 에이전트가 데이터를 다룰 수 있는 프레임워크가 탄생했습니다.
결론
EnrichMCP는 AI 에이전트를 데이터에 연결하기 위한 구조화되고, 타입 안전하며, 의미론적으로 풍부한 프레임워크를 제공합니다. 기존 데이터베이스를 활용하든 사용자 지정 데이터 인터페이스를 구축하든, EnrichMCP는 지능형 애플리케이션을 위해 데이터를 탐색 가능하고 활용 가능하게 만드는 도구를 제공합니다.
More information on EnrichMCP
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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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