AIエージェントのためのORM - データモデルをセマンティックMCPレイヤーに変換

EnrichMCPは、AIエージェントがあなたのデータを理解しナビゲートするのを支援するPythonフレームワークです。MCP(Model Context Protocol)を基盤に構築されており、セマンティックレイヤーを追加してデータモデルを型付きで発見可能なツールに変換します。これはAI用のORM(オンラインモデルモデル)のようなものです。

EnrichMCPとは何ですか?

AIエージェントのためのSQLAlchemyのようなものと考えてください。EnrichMCPを自動的に強化します:

• データモデルからタイプ付きツールを生成する
• **エンティティ間の関係性(ユーザー→商品→注文)
• **スキーマ発見を提供し、AIエージェントがあなたのデータ構造を理解できるようにします
• ピダンティックモデルですべての入力/出力を検証
• あらゆるバックエンドに対応し - データベース、API、カスタムロジック

設置

コードを見せて

オプション1:SQLアルゴリズムモデルを持っている(30秒)

既存のSQLAlchemyモデルをAIでナビゲート可能なAPIに変換する:

AIエージェントは今や以下のことを可能にしています:

• explore_data_model() - 自分の全スキーマを理解する
• list_users(status='active') - フィルター付きクエリ
• get_user(id=123) - 特定のレコードを取得する
• 関係性のナビゲート:user.orders → order.user

オプション2:REST APIを持っています(2分)

EnrichMCP

The ORM for AI Agents - Turn your data model into a semantic MCP layer

EnrichMCP is a Python framework that helps AI agents understand and navigate your data. Built on MCP (Model Context Protocol), it adds a semantic layer that turns your data model into typed, discoverable tools - like an ORM for AI.

What is EnrichMCP?

Think of it as SQLAlchemy for AI agents. EnrichMCP automatically:

• Generates typed tools from your data models
• Handles relationships between entities (users → orders → products)
• Provides schema discovery so AI agents understand your data structure
• Validates all inputs/outputs with Pydantic models
• Works with any backend - databases, APIs, or custom logic

Installation

pip install enrichmcp

# With SQLAlchemy support
pip install enrichmcp[sqlalchemy]

Show Me Code

Option 1: I Have SQLAlchemy Models (30 seconds)

Transform your existing SQLAlchemy models into an AI-navigable API:

from enrichmcp import EnrichMCP
from enrichmcp.sqlalchemy import (
    include_sqlalchemy_models,
    sqlalchemy_lifespan,
    EnrichSQLAlchemyMixin,
)
from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine
from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase, Mapped, mapped_column, relationship

engine = create_async_engine("postgresql+asyncpg://user:pass@localhost/db")

# Add the mixin to your declarative base
class Base(DeclarativeBase, EnrichSQLAlchemyMixin):
    pass

class User(Base):
    """User account."""

    __tablename__ = "users"

    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True, info={"description": "Unique user ID"})
    email: Mapped[str] = mapped_column(unique=True, info={"description": "Email address"})
    status: Mapped[str] = mapped_column(default="active", info={"description": "Account status"})
    orders: Mapped[list["Order"]] = relationship(
        back_populates="user", info={"description": "All orders for this user"}
    )

class Order(Base):
    """Customer order."""

    __tablename__ = "orders"

    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True, info={"description": "Order ID"})
    user_id: Mapped[int] = mapped_column(
        ForeignKey("users.id"), info={"description": "Owner user ID"}
    )