ORM для AI Agents — превратите вашу модель данных в семантический слой MCP

EnrichMCP — это Python-фреймворк, который помогает агентам ИИ понимать и ориентироваться в ваших данных. Построенный на MCP (Model Context Protocol), он добавляет семантический слой, превращающий вашу модель данных в типизированные, обнаружимые инструменты — например, ORM для ИИ.

Что такое EnrichMCP?

Думайте об этом как о SQLAlchemy для ИИ-агентов. EnrichMCP автоматически:

• Генерирует типизированные инструменты из ваших моделей данных
• Обрабатывает отношения между сущностями (пользователи → заказы → продукты)
• Обеспечивает обнаружение схемы, чтобы агенты ИИ понимали вашу структуру данных
• Валидирует все входы/выходы с помощью Pydantic моделей
• Работает с любым бэкендом — базами данных, API или пользовательской логикой

Установка

Покажи мне код

Вариант 1: У меня есть модели SQLAlchemy (30 секунд)

Преобразуйте ваши существующие модели SQLAlchemy в API с навигацией с помощью искусственного интеллекта:

Агенты ИИ теперь могут:

• explore_data_model() - пойми всю свою схему
• list_users(status='active') - запрос с фильтрами
• get_user(id=123) - получение специфических записей
• Навигация по отношениям: user.orders → order.user

Вариант 2: У меня есть REST API (2 минуты)

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"}
    )