What is EnrichMCP?
EnrichMCP 是一个强大的 Python 框架，旨在帮助 AI 智能体更有效地理解和与您的数据交互。通过在 Model Context Protocol (MCP) 之上构建语义层，EnrichMCP 将您现有的数据模型转化为类型化、可发现的工具，其运作方式非常类似于专门为 AI 应用量身定制的 ORM。它为 AI 智能体提供了一种稳健可靠的方式，使其能够清晰而精确地导航和利用您的数据。
核心特性
EnrichMCP 为您提供了创建面向 AI 智能体的智能数据接口所必需的关键工具：
🔍 自动模式发现： 赋予 AI 智能体即时探索和理解整个数据模型结构的能力。该功能通过一次简单的调用，即可提供一份完整的模式，详细说明实体、字段、类型和关系。
🔗 关系导航： 只需定义一次数据实体（例如
User到Order或Order到Product）之间的关系，EnrichMCP 便能让 AI 智能体自然高效地遍历这些连接。🛡️ 类型安全与验证： 通过对所有输入和输出应用全面的 Pydantic 验证，确保数据完整性和可靠性。您可以定义严格的数据类型、约束（例如最小值、
EmailStr等特定格式）以及允许的字面值，从而确保智能体处理的数据符合您的要求。✏️ 可变性与 CRUD： 控制 AI 智能体如何修改数据。字段默认是不可变的，但您可以显式将其标记为可变。EnrichMCP 随后会自动生成补丁模型，从而简化了安全创建、更新和删除数据记录的过程。
📄 内置分页： 通过实现内置分页，轻松处理大型数据集。这使得 AI 智能体能够以可管理的数据块检索数据，从而在处理大量数据集合时提升性能和可用性。
🔐 上下文与认证： 将必要的上下文（例如认证详情、数据库连接或其他所需资源）传递到您的数据操作中。这使您能够实现细粒度访问控制，并根据智能体的上下文集成自定义逻辑。
应用场景
EnrichMCP 提供灵活的途径，可将 AI 智能体数据访问集成到您现有的架构中，或构建全新、复杂的数据层：
转换现有 SQLAlchemy 模型： 快速将您当前的 SQLAlchemy 数据模型公开为 AI 可导航的 API。只需向您的声明式基类添加一个混入（mixin），EnrichMCP 就会自动生成必要的工具和解析器，从而让智能体能够查询、过滤和遍历 ORM 中定义的关系。
封装现有 REST API： 在您现有的 REST API 之上添加一个语义层，而无需修改其核心逻辑。使用 EnrichMCP 模型定义您的数据实体，指定关系，并编写简单的解析器函数来调用您的 API。EnrichMCP 随后将为 AI 智能体提供一个结构化、类型安全的接口，以便与您的 API 数据进行交互。
构建自定义数据层： 构建一个包含复杂业务逻辑和计算字段的定制数据层。定义包含标准字段和计算字段（例如
lifetime_value、churn_risk）的实体。实现自定义解析器，用于获取数据、计算值或集成外部服务（如机器学习模型），从而为智能体提供一个丰富、智能的数据接口。
为何选用 EnrichMCP？
EnrichMCP 通过三个关键层增强了核心 Model Context Protocol (MCP)，这些层是专为实现稳健的 AI 智能体交互而设计的：
语义层： 使 AI 智能体能够理解您数据的含义及其关系，而不仅仅停留在结构层面。
数据层： 提供类型安全的模型、通过 Pydantic 实现的内置验证，以及清晰的关系定义，以确保数据处理的可靠性。
控制层： 整合了认证、分页和嵌入自定义业务逻辑等核心功能，使您能够精确控制数据访问和操作。
其成果是一个框架，它能让 AI 智能体像开发者使用传统的对象关系映射器（ORM）一样，自然高效地处理您的数据。
结语
EnrichMCP 提供了一个结构化、类型安全且语义丰富的框架，用于将 AI 智能体连接到您的数据。无论您是利用现有数据库，还是构建自定义数据接口，EnrichMCP 都提供了强大的工具，使您的数据对于智能应用而言更易于发现和利用。
More information on EnrichMCP
Launched
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Free
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EnrichMCP was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-06-23.
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