Was macht orionbelt-semantic-layer-mcp?
MCP-Server für die OrionBelt Semantic Layer – ermöglicht LLMs, semantische Modelle zu erkunden, Abfragen zu kompilieren und Analysen über natürliche Sprache auszuführen.
MCP-Server für die OrionBelt Semantic Layer – ermöglicht LLMs, semantische Modelle zu erkunden, Abfragen zu kompilieren und Analysen über natürliche Sprache auszuführen.
Dieser MCP-Server stellt eine Schnittstelle zur OrionBelt Semantic Layer bereit, einem System zur Abstraktion komplexer Datenquellen in einem semantischen Modell. Entwickler und Data Engineers können damit LLMs wie Claude oder Codex in die Lage versetzen, semantische Modelle zu durchsuchen, eigene Abfragen zu kompilieren und natürlichsprachliche Anfragen in ausführbare Analyseabfragen umzuwandeln. Der Server unterstützt voraussichtlich Plattformen wie Claude Code, Cursor und andere MCP-kompatible Clients. Er funktioniert, indem er Werkzeuge für Modellinspektion, Abfragekompilierung und -ausführung bereitstellt, sodass LLMs direkt mit dem Semantic Layer interagieren können, ohne dass manuelle SQL-Schreibarbeit nötig ist. Das reduziert den Aufwand für Ad-hoc-Analysen und senkt die Einstiegshürde für nicht-technische Nutzer.
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MCP-Server für die OrionBelt Semantic Layer – ermöglicht LLMs, semantische Modelle zu erkunden, Abfragen zu kompilieren und Analysen über natürliche Sprache auszuführen.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.