AI 에이전트를 위한 ORM - 데이터 모델을 의미 MCP 계층으로 전환하세요

EnrichMCP는 AI 에이전트가 데이터를 이해하고 탐색할 수 있도록 돕는 Python 프레임워크입니다. MCP(Model Context Protocol)를 기반으로 구축된 이 시스템은 데이터 모델을 타입이 부여된 발견 가능한 도구로 변환하는 의미론적 계층을 추가합니다. 이는 AI용 ORM과 같은 것입니다.

EnrichMCP란 무엇인가요?

AI 에이전트를 위한 SQLAlchemy라고 생각하면 됩니다. EnrichMCP는 자동으로 활용할 수 있습니다:

• 데이터 모델에서 타입 도구를 생성함
• 엔티티 간 관계 처리(사용자가 주문→ 제품 →)
• **스키마 탐색 기능을 제공하여 AI 에이전트가 데이터 구조를 이해할 수 있도록 합니다
• 모든 입력/출력을 Pydantic 모델로 검증함
• 모든 백엔드와 호환됨 - 데이터베이스, API 또는 커스텀 로직

설치

코드를 보여 줘

옵션 1: SQLAlchemy 모델을 가지고 있다 (30초)

기존의 SQLAlchemy 모델을 AI 탐색 가능한 API로 변환하세요:

AI 에이전트는 이제 다음과 같은 기능을 할 수 있습니다:

• explore_data_model() - 전체 스키마를 이해하세요
• list_users(status='active') - 필터를 이용한 쿼리
• get_user(id=123) - 특정 기록 가져오기
• 관계 탐색: user.orders → order.user

옵션 2: REST API가 있습니다 (2분)

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"}
    )