SQL DDL 또는 ORM 스키마를 기반으로 외래 키 무결성이 보장된 합성 관계형 데이터셋 및 시드 피처를 생성합니다.
다른 이름 RitualDev-Lab/MockForge, mockforge, @ritualdev-lab/mockforge
- 스타
- 0
- Tools
- —
- 다운로드, 30일
- —
- 최신 버전
- 0.1.1
- 마지막 커밋
- 2026년 11월 8일
- 라이선스
- —
MockForge AI MCP란?
MockForge AI은(는) MCP server입니다. SQL DDL 또는 ORM 스키마를 기반으로 외래 키 무결성이 보장된 합성 관계형 데이터셋 및 시드 피처를 생성합니다.
프로젝트 README에서 생성된 요약
MockForge AI MCP server 정보
MockForge AI는 개발자와 QA 엔지니어가 클라우드 인프라에 의존하지 않고 합성 관계형 데이터셋을 생성할 수 있는 방법을 제공합니다. SQL DDL, Prisma 또는 Drizzle 스키마, OpenAPI 사양을 파싱하여 의존성 그래프를 구축하는 방식으로 작동합니다. Kahn의 위상 정렬 알고리즘(Topological DAG Sorter)과 브라우저 기반 WebAssembly SQLite 엔진을 사용하여 데이터 합성 과정에서 모든 외래 키 관계가 유효하게 유지되도록 보장합니다. 이를 통해 초당 88,000행이 넘는 속도로 수백만 행의 데이터를 생성할 수 있습니다.
사용자는 CLI, Python SDK 또는 Node.js/TypeScript SDK를 통해 시스템과 상호작용할 수 있습니다. 엔진은 완전히 클라이언트 측 또는 일시적인 서버리스 에지 런타임에서 실행되므로, 작동을 위해 외부 데이터베이스나 VPS가 필요하지 않습니다. SQL INSERT 스크립트, 중첩된 JSON, CSV 번들, Pytest 피처, TypeScript 시더를 포함한 다양한 형식으로 데이터를 내보낼 수 있습니다. 따라서 데이터 프라이버시와 낮은 지연 시간이 요구되는 로컬 개발, CI/CD 파이프라인 및 자동화된 테스트 환경에 적합합니다.
활용 사례
- 1관계형 시드 파일 생성기존 데이터베이스 스키마로부터 수천 개의 연결된 레코드가 포함된 SQL 또는 JSON 파일을 생성합니다.
- 2Python 테스트 피처 자동화Python SDK를 사용하여 합성 데이터 생성을 Pytest 스위트에 직접 통합합니다.
- 3운영 데이터 익명화컴플라이언스 유지를 위해 데이터베이스 스냅샷의 민감한 정보를 합성 데이터로 교체합니다.
- 4API 엔드포인트 모킹스키마 정의를 기반으로 동적 데이터를 제공하는 임시 인메모리 HTTP 서버를 배포합니다.
프로젝트의 README를 바탕으로 작성되었습니다. 모든 활용 사례는 해당 내용의 인용문과 대조하여 확인합니다.
MockForge AI MCP 설치 방법
형식 확인: 2026년 11월 10일Cursor에 추가Goose에 추가Claude Code에 MockForge AI MCP 설치
$ claude mcp add mockforge -- npx -y @ritualdev-lab/mockforgeCursor에 MockForge AI MCP 설치
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mockforge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ritualdev-lab/mockforge"
]
}
}
}VS Code에 MockForge AI MCP 설치
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"mockforge": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ritualdev-lab/mockforge"
]
}
}
}VS Code CLI에 MockForge AI MCP 설치
$ code --add-mcp '{"name":"mockforge","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@ritualdev-lab/mockforge"]}'Claude Desktop에 MockForge AI MCP 설치
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mockforge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ritualdev-lab/mockforge"
]
}
}
}Codex에 MockForge AI MCP 설치
$ codex mcp add mockforge -- npx -y @ritualdev-lab/mockforgeCodex config.toml에 MockForge AI MCP 설치
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.mockforge] command = "npx" args = ["-y", "@ritualdev-lab/mockforge"]
Gemini CLI에 MockForge AI MCP 설치
$ gemini mcp add -s user mockforge npx -- -y @ritualdev-lab/mockforgeGemini settings.json에 MockForge AI MCP 설치
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"mockforge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ritualdev-lab/mockforge"
]
}
}
}자동 검사
2026년 11월 15일에 실행됨전체 보고서 →자동 검사를 통과했습니다. 이는 보안 감사가 아닙니다. 코드를 직접 읽고 서버에 필요한 최소한의 권한만 부여하십시오. 검사 방식 · 점수를 높이기 위해 수정할 항목
- 소스 저장소 연결 및 접근 가능ritualdev-lab/mockforge is public and reachablegithub.com/ritualdev-lab/mockforge ↗통과
- 패키지가 이 저장소를 소스로 명시@ritualdev-lab/mockforge names ritualdev-lab/mockforge as sourcenpmjs.com/package/@ritualdev-lab/mockforge ↗통과
- 빌드 출처(Sigstore 증명)No build attestation published for this release검사되지 않음
- 오픈 소스 라이선스 (OSI)No license결함 발견
- 최근 1년 내 커밋 또는 릴리스Last commit or release 2026-11-08github.com/ritualdev-lab/mockforge ↗통과
- OpenSSF Scorecard검사되지 않음
- 패키지 이름이 인기 패키지와 유사하지 않음No popular package one edit away from @ritualdev-lab/mockforge통과
- 패키지 및 해당 종속성에 중요한 보안 권고 없음99 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗통과
- 모델에 대한 숨겨진 지침 없음0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters통과
- 파괴적인 도구에 라벨 표시됨검사되지 않음
- 원격 엔드포인트가 MCP 핸드셰이크에 응답검사되지 않음
README
GitHub에서 보기🎲 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 질문
MockForge AI MCP를 Claude Code에 추가하려면 어떻게 하나요?
터미널에서 claude mcp add mockforge -- npx -y @ritualdev-lab/mockforge를 실행합니다. 모든 프로젝트에서 사용할 수 있게 하려면 --scope user를 추가합니다.
MockForge AI MCP를 Cursor에 추가하려면 어떻게 하나요?
~/.cursor/mcp.json를 열고 mcpServers 아래에 서버를 추가합니다. 위 설치 섹션에 표시된 Cursor 구성을 사용합니다.
MockForge의 데이터 생성 속도는 어느 정도인가요?
인메모리 환경에서 초당 88,000행 이상의 데이터를 생성할 수 있습니다.
스키마 정의를 위해 어떤 입력 형식을 지원하나요?
SQL DDL (Postgres, MySQL, SQLite), Prisma/Drizzle 스키마, OpenAPI/Swagger 사양을 지원합니다.
모의 데이터를 어떤 출력 형식으로 내보낼 수 있나요?
SQL INSERT 스크립트, 중첩된 관계형 JSON, 관계형 CSV 번들, Pytest 피처, 또는 TypeScript/Prisma 시더로 내보낼 수 있습니다.