SQL DDL veya ORM şemalarından, yabancı anahtar (foreign-key) bütünlüğü garantili sentetik ilişkisel veri setleri ve seed fixture'ları oluşturur.
Ayrıca bilinen adı RitualDev-Lab/MockForge, mockforge, @ritualdev-lab/mockforge
- Yıldızlar
- 0
- Araçlar
- —
- İndirmeler, 30 gün
- —
- En son sürüm
- 0.1.1
- Son commit
- 8 Kas 2026
- Lisans
- —
MockForge AI MCP nedir?
MockForge AI bir MCP sunucusudur. SQL DDL veya ORM şemalarından, yabancı anahtar (foreign-key) bütünlüğü garantili sentetik ilişkisel veri setleri ve seed fixture'ları oluşturur.
Özet, projenin README dosyasından oluşturuldu
MockForge AI MCP sunucusu hakkında
MockForge AI, geliştiricilerin ve QA mühendislerinin bulut altyapısına ihtiyaç duymadan sentetik ilişkisel veri setleri oluşturmasına olanak tanır. Araç; bir bağımlılık grafiği oluşturmak için SQL DDL, Prisma veya Drizzle şemalarını ve OpenAPI spesifikasyonlarını ayrıştırarak çalışır. Kahn's Topological DAG Sorter ve tarayıcı tabanlı bir WebAssembly SQLite motoru kullanarak, veri sentezi sırasında tüm foreign-key ilişkilerinin geçerli kalmasını sağlar. Bu sayede saniyede 88.000 satırı aşan hızlarda milyonlarca satır oluşturulabilir.
Kullanıcılar sistemle bir CLI, Python SDK veya Node.js/TypeScript SDK aracılığıyla etkileşime girebilirler. Motor tamamen istemci tarafında veya geçici serverless edge runtime'lar içinde çalışır; yani çalışmak için harici bir veritabanına veya VPS'e ihtiyaç duymaz. Verileri SQL INSERT scriptleri, iç içe geçmiş JSON, CSV paketleri, Pytest fixture'ları ve TypeScript seeder'ları dahil olmak üzere birden fazla formatta dışa aktarmayı destekler. Bu özellikler aracı; veri gizliliğinin ve düşük gecikme süresinin gerekli olduğu yerel geliştirme, CI/CD süreçleri ve otomatize test ortamları için uygun hale getirir.
Neler yapabilirsiniz
- 1İlişkisel seed dosyaları oluşturunMevcut bir veritabanı şemasından binlerce bağlantılı kayıt içeren SQL veya JSON dosyaları oluşturun.
- 2Python test fixture'larını otomatize edinPython SDK kullanarak sentetik veri üretimini doğrudan Pytest suitlerine entegre edin.
- 3Üretim verilerini anonimleştirinUyumluluğu korumak için veritabanı snapshot'larındaki hassas bilgileri sentetik verilerle değiştirin.
- 4API uç noktalarını mock'layınŞema tanımlarına dayalı dinamik veriler sunan geçici in-memory HTTP sunucuları dağıtın.
Projenin README dosyasından alınmıştır. Her kullanım durumu, oradaki bir alıntı ile kontrol edilir.
MockForge AI MCP nasıl yüklenir
Biçimler 10 Kas 2026 tarihinde doğrulandıCursor'a ekleGoose'a ekleMockForge AI MCP'yi Claude Code içine yükleyin
$ claude mcp add mockforge -- npx -y @ritualdev-lab/mockforgeMockForge AI MCP'yi Cursor içine yükleyin
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mockforge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ritualdev-lab/mockforge"
]
}
}
}MockForge AI MCP'yi VS Code içine yükleyin
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"mockforge": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ritualdev-lab/mockforge"
]
}
}
}MockForge AI MCP'yi VS Code CLI içine yükleyin
$ code --add-mcp '{"name":"mockforge","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@ritualdev-lab/mockforge"]}'MockForge AI MCP'yi Claude Desktop içine yükleyin
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mockforge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ritualdev-lab/mockforge"
]
}
}
}MockForge AI MCP'yi Codex içine yükleyin
$ codex mcp add mockforge -- npx -y @ritualdev-lab/mockforgeMockForge AI MCP'yi Codex config.toml içine yükleyin
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.mockforge] command = "npx" args = ["-y", "@ritualdev-lab/mockforge"]
MockForge AI MCP'yi Gemini CLI içine yükleyin
$ gemini mcp add -s user mockforge npx -- -y @ritualdev-lab/mockforgeMockForge AI MCP'yi Gemini settings.json içine yükleyin
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"mockforge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ritualdev-lab/mockforge"
]
}
}
}Otomatik kontroller
Çalıştırıldı 15 Kas 2026Tam rapor →Otomatik kontrollerimizden geçti. Bu bir güvenlik denetimi değildir: kodu okuyun ve sunucuya ihtiyaç duyduğu en dar erişimi verin. Kontroller nasıl çalışır · Daha fazla puan için nelerin düzeltileceği
- Kaynak deposu bağlantılı ve erişilebilirritualdev-lab/mockforge is public and reachablegithub.com/ritualdev-lab/mockforge ↗Geçti
- Paket, bu depoyu kaynağı olarak gösteriyor@ritualdev-lab/mockforge names ritualdev-lab/mockforge as sourcenpmjs.com/package/@ritualdev-lab/mockforge ↗Geçti
- Derleme kökeni (Sigstore onayı)No build attestation published for this releaseKontrol edilmedi
- Açık kaynak lisansı (OSI)No licenseBulgu
- Son bir yıl içinde commit veya sürüm mevcutLast commit or release 2026-11-08github.com/ritualdev-lab/mockforge ↗Geçti
- OpenSSF ScorecardKontrol edilmedi
- Paket adı popüler bir pakete yakın değilNo popular package one edit away from @ritualdev-lab/mockforgeGeçti
- Pakette veya bağımlılıklarında kritik uyarı yok99 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗Geçti
- Modele yönelik gizli talimat yok0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersGeçti
- Yıkıcı araçlar etiketlenmişKontrol edilmedi
- Uzak uç nokta MCP el sıkışmasına yanıt veriyorKontrol edilmedi
🎲 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 soruları
MockForge AI MCP'yi Claude Code'a nasıl eklerim?
Terminalinizde claude mcp add mockforge -- npx -y @ritualdev-lab/mockforge komutunu çalıştırın. Her projede kullanılabilir olması için --scope user ekleyin.
MockForge AI MCP'yi Cursor'a nasıl eklerim?
~/.cursor/mcp.json dosyasını açın ve yukarıdaki yükleme bölümünde gösterilen Cursor yapılandırmasını kullanarak sunucuyu mcpServers altına ekleyin.
MockForge ne kadar hızlı veri üretebilir?
Bellek üzerinde saniyede 88.000 satırdan fazla veri üretebilir.
Şema tanımları için hangi girdi formatları destekleniyor?
Motor; SQL DDL (Postgres, MySQL, SQLite), Prisma/Drizzle şemaları ve OpenAPI/Swagger spesifikasyonlarını destekler.
Mock verilerimi hangi çıktı formatlarına aktarabilirim?
Verileri SQL INSERT scriptleri, iç içe geçmiş ilişkisel JSON, ilişkisel CSV paketleri, Pytest fixture'ları veya TypeScript/Prisma seeder'ları olarak dışa aktarabilirsiniz.