SQL DDLやORMスキーマから、外部キーの整合性を保証した合成リレーショナルデータセットおよびシード用フィクスチャを生成します。
別名 RitualDev-Lab/MockForge, mockforge, @ritualdev-lab/mockforge
- スター
- 0
- ツール
- —
- ダウンロード数(30日間)
- —
- 最新バージョン
- 0.1.1
- 最終コミット
- 2026年11月8日
- ライセンス
- —
MockForge AI MCPとは
MockForge AIはMCPサーバーです。 SQL DDLやORMスキーマから、外部キーの整合性を保証した合成リレーショナルデータセットおよびシード用フィクスチャを生成します。.
プロジェクトのREADMEから生成された概要
MockForge AI MCP server について
MockForge AIは、クラウドインフラに依存することなく、開発者やQAエンジニアが合成リレーショナルデータセットを生成できる手段を提供します。SQL DDL、PrismaまたはDrizzleスキーマ、OpenAPI仕様を解析して依存関係グラフを構築することで動作します。KahnのトポロジカルDAGソーターとブラウザ内WebAssembly SQLiteエンジンを使用することで、データ合成中におけるすべての外部キー関係の妥当性を保証します。これにより、毎秒88,000行を超える速度で数百万行のデータを生成できます。
ユーザーはCLI、Python SDK、またはNode.js/TypeScript SDKを通じてシステムを利用できます。エンジンは完全にクライアントサイドまたは一時的なサーバーレスエッジランタイム内で動作するため、動作に外部データベースやVPSを必要としません。データはSQL INSERTスクリプト、ネストされたJSON、CSVバンドル、Pytestフィクスチャ、TypeScriptシーダーを含む複数の形式にエクスポート可能です。そのため、データのプライバシー保護や低レイテンシが求められるローカル開発、CI/CDパイプライン、および自動テスト環境に適しています。
できること
- 1リレーショナルなシードファイルの生成既存のデータベーススキーマから、リンクされた数千のレコードを含むSQLまたはJSONファイルを作成します。
- 2Pythonテストフィクスチャの自動化Python SDKを使用して、合成データの生成をPytestスイートに直接統合します。
- 3本番データの匿名化コンプライアンスを維持するために、データベーススナップショット内の機密情報を合成データに置き換えます。
- 4APIエンドポイントのモック化スキーマ定義に基づいて動的なデータを配信する、一時的なインメモリHTTPサーバーをデプロイします。
プロジェクトの README から作成されています。すべてのユースケースは、その引用と照らし合わせて確認されています。
MockForge AI MCPのインストール方法
フォーマット検証日 2026年11月10日Cursor に追加Gooseに追加Claude CodeにMockForge AI MCPをインストール
$ claude mcp add mockforge -- npx -y @ritualdev-lab/mockforgeCursorにMockForge AI MCPをインストール
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mockforge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ritualdev-lab/mockforge"
]
}
}
}VS CodeにMockForge AI MCPをインストール
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"mockforge": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ritualdev-lab/mockforge"
]
}
}
}VS Code CLIにMockForge AI MCPをインストール
$ code --add-mcp '{"name":"mockforge","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@ritualdev-lab/mockforge"]}'Claude DesktopにMockForge AI MCPをインストール
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mockforge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ritualdev-lab/mockforge"
]
}
}
}CodexにMockForge AI MCPをインストール
$ codex mcp add mockforge -- npx -y @ritualdev-lab/mockforgeCodex config.tomlにMockForge AI MCPをインストール
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.mockforge] command = "npx" args = ["-y", "@ritualdev-lab/mockforge"]
Gemini CLIにMockForge AI MCPをインストール
$ gemini mcp add -s user mockforge npx -- -y @ritualdev-lab/mockforgeGemini settings.jsonにMockForge AI MCPをインストール
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"mockforge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ritualdev-lab/mockforge"
]
}
}
}自動チェック
実行日 2026年11月15日完全なレポート →自動チェックに合格しました。これはセキュリティ監査ではありません。コードを読み、サーバーに必要最小限のアクセス権を与えてください。 チェックの仕組み · 点数を上げるための改善点
- ソースリポジトリがリンクされており、アクセス可能ritualdev-lab/mockforge is public and reachablegithub.com/ritualdev-lab/mockforge ↗合格
- パッケージがこのリポジトリをソースとして指定@ritualdev-lab/mockforge names ritualdev-lab/mockforge as sourcenpmjs.com/package/@ritualdev-lab/mockforge ↗合格
- ビルドの来歴 (Sigstore 証明)No build attestation published for this release未チェック
- オープンソースライセンス (OSI)No license検出事項
- 過去1年以内にコミットまたはリリースありLast commit or release 2026-11-08github.com/ritualdev-lab/mockforge ↗合格
- OpenSSF Scorecard未チェック
- パッケージ名が有名なパッケージに酷似していないNo popular package one edit away from @ritualdev-lab/mockforge合格
- パッケージおよびその依存関係に重大な勧告なし99 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗合格
- モデルへの隠れた指示がない0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters合格
- 破壊的なツールがラベル付けされている未チェック
- リモートエンドポイントが MCP ハンドシェイクに応答未チェック
README
GitHubで見る🎲 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のよくある質問
MockForge AI MCPをClaude Codeに追加するには
ターミナルでclaude mcp add mockforge -- npx -y @ritualdev-lab/mockforgeを実行します。すべてのプロジェクトで利用するには--scope userを追加します。
MockForge AI MCPをCursorに追加するには
~/.cursor/mcp.jsonを開き、上記のインストールセクションに示すCursor設定を使ってmcpServersの下にサーバーを追加します。
MockForgeのデータ生成速度はどのくらいですか?
メモリ内であれば、毎秒88,000行以上の生成が可能です。
スキーマ定義としてどのような入力形式をサポートしていますか?
SQL DDL (Postgres, MySQL, SQLite)、Prisma/Drizzleスキーマ、およびOpenAPI/Swagger仕様をサポートしています。
生成したモックデータはどのような形式でエクスポートできますか?
SQL INSERTスクリプト、ネストされたリレーショナルJSON、リレーショナルCSVバンドル、Pytestフィクスチャ、またはTypeScript/Prismaシーダーとしてエクスポートできます。