O que orionbelt-semantic-layer-mcp faz?
Servidor MCP para a Camada Semântica OrionBelt — permite que LLMs explorem modelos semânticos, compilem consultas e executem análises por meio de linguagem natural.
Servidor MCP para a Camada Semântica OrionBelt — permite que LLMs explorem modelos semânticos, compilem consultas e executem análises por meio de linguagem natural.
Este servidor MCP (Model Context Protocol) atua como uma interface entre LLMs (como Claude, Cursor, Codex) e a Camada Semântica OrionBelt. Ele permite que agentes de IA descubram e explorem modelos semânticos, compilem consultas SQL válidas a partir de intenções em linguagem natural e executem análises diretamente no ambiente OrionBelt. Suporta fluxos de trabalho como 'traduzir para SQL', 'explicar métricas' e 'depurar consultas', integrando-se perfeitamente com ferramentas de desenvolvimento baseadas em IA. É útil para desenvolvedores e analistas que desejam consultar dados analíticos complexos sem escrever SQL manualmente, mantendo a precisão semântica dos modelos de negócio.
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Servidor MCP para a Camada Semântica OrionBelt — permite que LLMs explorem modelos semânticos, compilem consultas e executem análises por meio de linguagem natural.
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.