数据字典 MCP

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，协调 AI 代理将数据库表转换为维基百科风格的数据字典。

概述

数据字典 MCP 项目使用 AI 驱动的分析和描述，自动将各种数据库格式转换为全面、易于理解的数据字典。它利用模型上下文协议 (MCP) 来协调 AI 代理，以分析、描述和验证数据库结构。

特性

• 多格式支持: 处理 JSON、CSV 和纯文本文件（计划支持更多格式）
• AI 驱动的分析: 生成字段描述并识别关系
• MCP 集成: 使用模型上下文协议协调 AI 代理
• 模式提取: 将各种格式的数据库模式提取到统一的表示形式中
• 维基百科风格输出: 以熟悉、易于访问的格式呈现数据字典

项目状态

该项目正在积极开发中。有关详细信息，请参阅 项目路线图。

快速入门

前提条件

• Python 3.9+
• Git
• pip 或 poetry 用于依赖管理

安装

1. 克隆存储库：

   git clone https://github.com/jonahkeegan/data-dictionary-mcp.git
   cd data-dictionary-mcp
   

2. 创建一个虚拟环境：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # 在 Windows 上：venv\Scripts\activate
   

3. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 运行应用程序：

   python src/main.py
   

项目结构

data-dictionary-mcp/
├── docs/                  # 文档
├── src/                   # 源代码
│   ├── mcp/               # MCP 服务器组件
│   ├── analyzers/         # 格式分析器
│   ├── agents/            # 代理协调
│   └── dictionary/        # 字典生成
├── tests/                 # 测试套件
├── memory-bank/           # Cline 记忆库
├── .gitignore
├── .clinerules            # Cline 规则
├── README.md
└── requirements.txt

项目路线图

里程碑 1：MCP 服务器基础和格式分析器

• 实现具有基本工具定义的 MCP 服务器
• 开发 JSON、CSV 和纯文本的格式分析器
• 创建模式提取系统
• 为核心组件实现单元测试

里程碑 2：AI 代理协调和字段描述

• 实现代理协调系统
• 开发字段描述生成
• 创建任务分配和结果聚合
• 添加集成测试

里程碑 3：内容验证和发布

• 实现内容验证
• 开发维基百科风格的格式
• 创建导出功能
• 添加端到端测试

里程碑 4：用户界面和部署

• 开发 Web 界面
• 实现搜索功能
• 添加用户反馈系统
• 创建部署基础设施

贡献

欢迎贡献！请随时提交 Pull Request。

许可证

该项目是开源的，并根据 MIT 许可证 提供。