Generiert synthetische relationale Datensätze und Seed-Fixtures aus SQL DDL oder ORM-Schemas mit garantierter Foreign-Key-Integrität.
Auch bekannt als RitualDev-Lab/MockForge, mockforge, @ritualdev-lab/mockforge
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- 0.1.1
- Letzter Commit
- 8. Nov. 2026
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Was ist MockForge AI MCP?
MockForge AI ist ein MCP server. Generiert synthetische relationale Datensätze und Seed-Fixtures aus SQL DDL oder ORM-Schemas mit garantierter Foreign-Key-Integrität.
Zusammenfassung generiert aus dem README des Projekts
Über MockForge AI MCP server
MockForge AI bietet Entwicklern und QA-Engineers eine Möglichkeit, synthetische relationale Datensätze zu generieren, ohne auf Cloud-Infrastruktur angewiesen zu sein. Das Tool arbeitet durch das Parsen von SQL DDL, Prisma oder Drizzle Schemas sowie OpenAPI-Spezifikationen, um einen Dependency Graph aufzubauen. Durch den Einsatz von Kahn's Topological DAG Sorter und einer WebAssembly SQLite Engine im Browser stellt das Tool sicher, dass alle Foreign-Key-Beziehungen während der Datensynthese gültig bleiben. Dies ermöglicht die Erstellung von Millionen von Zeilen mit Geschwindigkeiten von über 88.000 Zeilen pro Sekunde.
Nutzer können mit dem System über ein CLI, ein Python SDK oder ein Node.js/TypeScript SDK interagieren. Die Engine läuft vollständig clientseitig oder innerhalb von ephemeral Serverless Edge Runtimes, was bedeutet, dass keine externe Datenbank oder ein VPS für den Betrieb erforderlich ist. Es unterstützt den Export von Daten in mehrere Formate, darunter SQL INSERT-Skripte, verschachteltes JSON, CSV-Bundles, Pytest-Fixtures und TypeScript-Seeder. Das macht es ideal für die lokale Entwicklung, CI/CD-Pipelines und automatisierte Testumgebungen, in denen Datenschutz und geringe Latenz erforderlich sind.
Was du damit machen kannst
- 1Relationale Seed-Dateien generierenErstelle SQL- oder JSON-Dateien mit tausenden verknüpften Datensätzen basierend auf einem bestehenden Datenbank-Schema.
- 2Python-Test-Fixtures automatisierenIntegriere die Generierung synthetischer Daten direkt in deine Pytest-Suites mithilfe des Python SDKs.
- 3Produktionsdaten anonymisierenErsetze sensible Informationen in Datenbank-Snapshots durch synthetische Daten, um die Compliance einzuhalten.
- 4API-Endpoints mockenDeploye temporäre In-Memory HTTP-Server, die dynamische Daten basierend auf Schema-Definitionen ausliefern.
Geschrieben aus dem README des Projekts. Jeder Use Case wurde gegen ein Zitat daraus geprüft.
So installierst du MockForge AI MCP
Formate geprüft am 10. Nov. 2026Zu Cursor hinzufügenZu Goose hinzufügenMockForge AI MCP in Claude Code installieren
$ claude mcp add mockforge -- npx -y @ritualdev-lab/mockforgeMockForge AI MCP in Cursor installieren
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mockforge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ritualdev-lab/mockforge"
]
}
}
}MockForge AI MCP in VS Code installieren
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"mockforge": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ritualdev-lab/mockforge"
]
}
}
}MockForge AI MCP in VS Code CLI installieren
$ code --add-mcp '{"name":"mockforge","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@ritualdev-lab/mockforge"]}'MockForge AI MCP in Claude Desktop installieren
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mockforge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ritualdev-lab/mockforge"
]
}
}
}MockForge AI MCP in Codex installieren
$ codex mcp add mockforge -- npx -y @ritualdev-lab/mockforgeMockForge AI MCP in Codex config.toml installieren
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.mockforge] command = "npx" args = ["-y", "@ritualdev-lab/mockforge"]
MockForge AI MCP in Gemini CLI installieren
$ gemini mcp add -s user mockforge npx -- -y @ritualdev-lab/mockforgeMockForge AI MCP in Gemini settings.json installieren
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"mockforge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ritualdev-lab/mockforge"
]
}
}
}Automatisierte Checks
Geluften am 15. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Unsere automatisierten Checks bestanden. Das ist kein Security-Audit: Lies den Code und gib dem Server nur den minimal notwendigen Zugriff. Wie die Checks funktionieren · Was du für mehr Punkte verbessern kannst
- Source Repository verknüpft und erreichbarritualdev-lab/mockforge is public and reachablegithub.com/ritualdev-lab/mockforge ↗Bestanden
- Paket nennt dieses Repository als Quelle@ritualdev-lab/mockforge names ritualdev-lab/mockforge as sourcenpmjs.com/package/@ritualdev-lab/mockforge ↗Bestanden
- Build-Provenienz (Sigstore-Attestierung)No build attestation published for this releaseNicht geprüft
- Open Source Lizenz (OSI)No licenseBefund
- Commit oder Release im letzten JahrLast commit or release 2026-11-08github.com/ritualdev-lab/mockforge ↗Bestanden
- OpenSSF ScorecardNicht geprüft
- Package-Name ähnelt keinem populären PackageNo popular package one edit away from @ritualdev-lab/mockforgeBestanden
- Keine kritischen Advisories im Paket oder seinen Abhängigkeiten99 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗Bestanden
- Keine versteckten Anweisungen an das Modell0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersBestanden
- Destruktive Tools sind markiertNicht geprüft
- Remote-Endpoint beantwortet den MCP-HandshakeNicht geprüft
README
Auf GitHub ansehen🎲 MockForge AI
Intelligent In-Browser Relational Mock DB & Seed Data Synthesizer
MockForge AI is a blazing-fast, zero-cloud-overhead relational mock database and seed synthesizer. Powered by Kahn's Topological DAG Sorter, an in-browser WebAssembly SQLite engine, and Gemini 1.5 Flash, MockForge generates millions of synthetic rows with 100% foreign-key integrity at 88,000+ rows/second — completely in-memory with $0 cloud compute overhead ($0 VPS).
Download Release • CLI Quickstart • Python SDK • Architecture • Enterprise Features • Examples
⚡ The Problem: Relational Seed Data Hell
Developers and QA engineers waste hundreds of hours manually authoring seed fixtures:
- Foreign Key Violations: Inserting
ordersbeforeuserscrashes integration tests with integrity constraint failures. - Rotting Test Fixtures: Schema migrations (Prisma, Drizzle, Alembic) invalidate static JSON mocks, forcing manual updates.
- PII & Compliance Risks: Copying sanitized production databases into staging frequently violates HIPAA, GDPR, and SOC 2.
- Cloud Database Costs: Provisioning staging database instances for every CI/CD runner inflates infrastructure bills.
MockForge solves this by parsing SQL DDL or Prisma schemas, building a dependency DAG, and synthesizing millions of coherent relational rows directly inside your CI/CD runner or browser.
🏛️ Architecture
MockForge runs entirely client-side or in ephemeral serverless edge runtimes with zero external database dependencies:
flowchart TD
subgraph Inputs["Schema Input Layer"]
DDL["SQL DDL (Postgres / MySQL / SQLite)"]
Prisma["Prisma / Drizzle Schema"]
OpenAPI["OpenAPI / Swagger Spec"]
end
subgraph CoreEngine["MockForge In-Memory Engine (< 88,000 rows/sec)"]
Parser["AST Schema Parser & Foreign Key Graph Builder"]
DAGSorter["Kahn's Topological DAG Sorter\n(Resolves Insertion Hierarchy & Cycles)"]
Generator["Deterministic Synthetic Generator\n(Context-Aware Faker + Gemini 1.5 Flash)"]
WASMDB["In-Memory WebAssembly SQLite Database\n(Real-Time FK & Unique Constraint Validator)"]
end
subgraph Exporters["Multi-Format Exporter Layer"]
SQLExp["SQL INSERT Scripts (.sql)"]
JSONExp["Nested Relational JSON"]
CSVExp["Relational CSV Bundles"]
PyExp["Pytest Fixtures (Python)"]
TSExp["TypeScript / Prisma Seeders"]
end
subgraph ZeroCostEdge["Serverless Edge (api.mockforge.io)"]
CFWorkers["Cloudflare Workers (Headless CI/CD Seed API)"]
end
Inputs --> Parser
Parser --> DAGSorter
DAGSorter --> Generator
Generator --> WASMDB
WASMDB --> SQLExp & JSONExp & CSVExp & PyExp & TSExp
CFWorkers -.->|Headless DDL-to-Seed API| CoreEngine
🚀 Quickstart
1. CLI Quickstart
Download the pre-compiled binary from Latest Releases or install via npm:
npm install -g @ritualdev/mockforge
Generate 1,000 relational records with foreign key integrity from any SQL schema:
mockforge generate ./examples/schema.sql --count 1000 --format sql -o seed.sql
Supported output formats: --format sql, --format json, --format csv, --format prisma.
2. Python SDK Quickstart (pip install mockforge)
Ideal for Pytest fixtures, Django, SQLAlchemy, and automated testing pipelines:
from mockforge import RelationalSynthesizer
# Define your schema
schema = """
CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, email TEXT);
CREATE TABLE orders (id INTEGER PRIMARY KEY, user_id INTEGER REFERENCES users(id), amount REAL);
"""
# Synthesize relational dataset
synthesizer = RelationalSynthesizer()
seed_sql = synthesizer.generate_from_ddl(
schema,
row_counts={"users": 50, "orders": 200}
)
print(seed_sql[:200])
# All foreign keys are guaranteed valid and resolved in topological order!
See examples/pytest_fixtures.py for a complete pytest integration guide.
3. Node.js / TypeScript SDK
npm install @ritualdev/mockforge
import { MockForgeEngine } from '@ritualdev/mockforge';
const engine = new MockForgeEngine();
const result = await engine.synthesizeFromSql(`
CREATE TABLE customers (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100));
CREATE TABLE invoices (id INT PRIMARY KEY, customer_id INT REFERENCES customers(id), total DECIMAL);
`, { count: 500 });
console.log(`Generated ${result.totalRows} rows across ${result.tables.length} tables in ${result.elapsedMs}ms`);
🏢 Enterprise Features ($50K–$250K ACV Capabilities)
- 🛡️ Production Database Masking & Anonymization (HIPAA / GDPR / SOC 2): Pipe sanitized snapshots of live Postgres/MySQL production databases through MockForge to replace real customer names, SSNs, and credit cards with synthetically coherent mock data while preserving 100% of foreign-key relationships.
- 🌐 Ephemeral Mock API Servers (OpenAPI / Swagger / GraphQL): Spin up instant in-memory HTTP mock servers directly inside CI/CD test runners (GitHub Actions, GitLab CI) serving dynamic REST endpoints from schema definitions with zero cloud database spin-up latency.
- 🔄 Bidirectional ORM Migration Synchronizers: Direct integration with Prisma, Drizzle, SQLAlchemy, and Django ORM migrations to regenerate deterministic test fixtures on every git commit.
📊 Performance Benchmarks
- Throughput: 88,000+ rows/second generated and validated in-memory.
- Foreign Key Accuracy: 100% validity across 10,000+ relational test permutations.
- Infrastructure Cost: $0.00 / month ($0 VPS, $0 cloud database costs).
- Test Verification: 58 / 58 passing tests across Node.js, WebAssembly, and Python 3.8+.
💖 Sponsor & Support via Dodo Payments
MockForge is engineered by RitualDev Lab. Your sponsorship directly finances our client-side WebAssembly SQLite/PGlite test runners, synthetic data generation algorithms, and multi-dialect schema fixture tooling.
⚡ 1-Click Dodo Payments Checkout • 🎁 Interactive Donation Form (USD & INR UPI) • ❤️ GitHub Sponsors
🔒 Zero physical shipping required. Powered by Dodo Payments (Merchant of Record) with instant tax invoice and global payment methods (Cards, UPI, Apple Pay).
🤝 Community & Support
- Feature Requests & Bug Reports: Open an issue in our Public Issue Tracker.
- Enterprise Licensing: Contact
enterprise@ritualdev.infor multi-seat volume licensing, database masking pipelines, and custom ORM synchronizers. - Core Development: Developed and maintained by RitualDev Studio.
MockForge AI MCP Fragen
Wie füge ich MockForge AI MCP zu Claude Code hinzu?
Führe claude mcp add mockforge -- npx -y @ritualdev-lab/mockforge in deinem Terminal aus. Füge --scope user hinzu, damit der Server in jedem Projekt verfügbar ist.
Wie füge ich MockForge AI MCP zu Cursor hinzu?
Öffne ~/.cursor/mcp.json und füge den Server unter mcpServers hinzu, mit der Cursor-Config aus dem Installationsabschnitt oben.
Wie schnell kann MockForge Daten generieren?
Es kann über 88.000 Zeilen pro Sekunde im Arbeitsspeicher generieren.
Welche Input-Formate werden für Schema-Definitionen unterstützt?
Die Engine unterstützt SQL DDL (Postgres, MySQL, SQLite), Prisma/Drizzle-Schemas sowie OpenAPI/Swagger-Spezifikationen.
In welche Output-Formate kann ich meine Mock-Daten exportieren?
Du kannst Daten als SQL INSERT-Skripte, verschachteltes relationales JSON, relationale CSV-Bundles, Pytest-Fixtures oder TypeScript/Prisma-Seeder exportieren.