orionbelt-semantic-layer-mcp은(는) 무엇을 하나요?
OrionBelt 시맨틱 레이어를 위한 MCP 서버 — LLM이 시맨틱 모델을 탐색하고, 쿼리를 컴파일하며, 자연어를 통해 분석을 실행할 수 있게 합니다.
OrionBelt 시맨틱 레이어를 위한 MCP 서버 — LLM이 시맨틱 모델을 탐색하고, 쿼리를 컴파일하며, 자연어를 통해 분석을 실행할 수 있게 합니다.
이 MCP 서버는 OrionBelt 시맨틱 레이어와의 통합을 제공하여 LLM이 시맨틱 모델을 탐색하고, 분석 질의를 컴파일하며, 자연어를 통해 직접 분석을 실행할 수 있게 합니다. 이는 개발자와 데이터 분석가가 일관된 시맨틱 모델을 기반으로 데이터에 액세스할 수 있는 표준화된 인터페이스를 제공하여, 원시 데이터 저장소의 복잡성을 추상화합니다. Claude Code, Cursor, Codex와 같은 플랫폼을 지원하여, 자연어로 데이터 인사이트를 얻기 위한 사용자 정의 MCP 도구를 추가하려는 AI 에이전트 사용자에게 특히 유용합니다. 이 서버는 시맨틱 모델 정의를 가져오고, 쿼리를 컴파일하여 실행 가능한 SQL로 변환하며, 사전 구축된 분석 기능을 실행하여, AI 에이전트가 기본 데이터베이스 스키마에 대한 깊은 지식 없이도 복잡한 데이터 요청을 처리할 수 있게 합니다.
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OrionBelt 시맨틱 레이어를 위한 MCP 서버 — LLM이 시맨틱 모델을 탐색하고, 쿼리를 컴파일하며, 자연어를 통해 분석을 실행할 수 있게 합니다.
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.