# orionbelt-analytics

Анализирует схемы реляционных баз данных и создаёт RDF/OWL-онтологии с SQL-связями. Пригодится для поиска по схеме и подготовки запросов на естественном языке.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI · ★ 53
- Автор: ralforion
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/ralforion/orionbelt-analytics
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/orionbelt-analytics

## Что делает

Сервер подключается к PostgreSQL, MySQL, Snowflake, ClickHouse, Dremio, BigQuery, DuckDB/MotherDuck и Databricks SQL. Он строит RDF/OWL-онтологию, а GraphRAG помогает находить таблицы и поля по смыслу. Для проверки SQL используется OBQC: он сверяет запрос с онтологией и ловит ошибки в таблицах, столбцах и соединениях, включая fan-trap. Это не заменяет проверку бизнес-смысла запроса.

Есть интерфейс запросов SPARQL 1.1 через хранилище Oxigraph и построение графиков Plotly с отображением через MCP-UI в Claude Desktop. Для запуска в инструкции установки используется `uvx`; требуется Python 3.13+. Мультиязычный поиск по схеме зависит от выбранной модели эмбеддингов.

## Требования
- Нужно: Python и uv (команды через uvx)

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы**
```bash
claude mcp add orionbelt-analytics -- uvx orionbelt-analytics
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from orionbelt-analytics <команда>

### Codex

**Командой платформы**
```bash
codex mcp add orionbelt-analytics -- uvx orionbelt-analytics
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from orionbelt-analytics <команда>

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "orionbelt-analytics": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "orionbelt-analytics"
            ]
        }
    }
}
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from orionbelt-analytics <команда>

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "orionbelt-analytics": {
            "type": "stdio",
            "command": "uvx",
            "args": [
                "orionbelt-analytics"
            ]
        }
    }
}
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from orionbelt-analytics <команда>

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini mcp add orionbelt-analytics uvx orionbelt-analytics
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from orionbelt-analytics <команда>

## Когда брать
- разобрать схему подключённой реляционной базы
- создать RDF/OWL-онтологию с SQL-связями
- найти нужные таблицы и столбцы по смыслу запроса
- проверить SQL на неверные таблицы и соединения
- построить график по результатам анализа

## Примеры запросов агенту
- Проанализируй схему подключённой базы и создай RDF/OWL-онтологию.
- Найди в схеме таблицы и столбцы для запроса о выручке.
- Проверь этот SQL на ошибки соединений и fan-trap.

## Похожие
- [World Monitor](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/world-monitor.md) — MCP-сервер · ★ 89408
- [Scrapling MCP Server](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/scrapling-mcp-server.md) — MCP-сервер · ★ 89433
- [MCP Toolbox for Databases](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/googleapis-mcp-toolbox-for-databases.md) — MCP-сервер · ★ 16717
- [PostHog MCP Server](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/posthog-mcp-server.md) — MCP-сервер · ★ 40409
- [dbx](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/dbx.md) — MCP-сервер · ★ 27669
- [Metabase](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/metabase.md) — MCP-сервер · ★ 49845

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md