Entwicklung · Lokaler MCP-Server

Orionbelt Analytics

Ontology-based MCP server for database schema analysis and RDF/OWL ontology generation.

Was die MCP Registry angibt

Der Eintrag, wie er in der offiziellen MCP Registry veröffentlicht ist (Stand: 4. Oktober 2026), neueste Version.

Registry-Name
io.github.ralfbecher/orionbelt-analytics
Version
0.5.0
Status
Aktiv
Kategorie
Entwicklung
Transport
stdio (lokaler Prozess)
Paket
PyPI
Veröffentlicht
19. Februar 2026
Aktualisiert
19. Februar 2026
Herausgeber
ralfbecher (GitHub) · 2 Server mit eigener Seite hier
Namensraum
Namensraum von der MCP Registry über GitHub verifiziert (github.com/ralfbecher) · So wird verifiziert
Repository
github.com/ralfbecher/orionbelt-analytics
Quelle
Eintrag in der Registry-API

Pakete

RegistryPaketVersionTransportUmgebungsvariablen
PyPIorionbelt-analytics0.5.0stdioKeine deklariert

So verbinden Sie Orionbelt Analytics

Orionbelt Analytics wird lokal ausgeführt, und zwar aus einem auf PyPI veröffentlichten Python-Paket: orionbelt-analytics, Version 0.5.0. Der Server spricht MCP über stdio: Der Client startet ihn als Programm und kommuniziert mit ihm über Standardein- und -ausgabe. Benötigt wird Python; Clients starten das Paket meist mit uvx (aus uv) oder nach pip install - der übliche Befehl lautet uvx orionbelt-analytics.

Im JSON-Format mcpServers, das viele MCP-Clients für Desktop und Editor lesen, sieht der Eintrag so aus (Platzhalter in spitzen Klammern):

{
  "mcpServers": {
    "orionbelt-analytics": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "orionbelt-analytics"
      ]
    }
  }
}

Abgeleitet aus dem Registry-Eintrag, hier nicht getestet. Was der Server tut und zu welchen Bedingungen, legt sein Herausgeber fest; prüfen Sie sein Repository oder seine Website, bevor Sie ihm Zugriff auf Ihre Konten oder Dateien geben. So fügen Sie einem Assistenten einen MCP-Server hinzu · Vor dem Verbinden

Mehr von ralfbecher (GitHub)

Alle 2 →
ServerAusführungEndpunkt oder Paket
Orionbelt Semantic LayerAPI-first semantic layer MCP server compiling YAML models into dialect-specific SQL.Lokal · stdioPyPI: orionbelt-semantic-layer

Weitere Server der Kategorie Entwicklung

Alle 5.152 →
ServerAusführungEndpunkt oder Paket
OrchestratorLet one coding-agent CLI consult another: Codex, Claude Code, OpenCode, Copilot or Antigravity.Lokal · stdioPyPI: orchestrator-mcp-server
OrchestrUIDeterministic UI policy, discovery and audits for coding agents across seven ecosystems.Lokal · stdionpm: orchestrui
OrchexAutopilot AI orchestration - auto-plan, parallelize, self-heal, and route across 6 LLMs.Lokal · stdionpm: @wundam/orchex
Ori MemoryPersistent memory infrastructure for AI agents. Identity, knowledge graph, and search.Lokal · stdionpm: ori-memory
Oriora RouterAI model routing on your own vendor keys: pick model per prompt, or route and run it.Remote · HTTPLive-Prüfung: Anmeldung erforderlichapi.orioralabs.com
Orm MCPMCP server for @mostajs/orm: generate, lint (24 rules) & migrate EntitySchemas.Lokal · stdionpm: @mostajs/orm-mcp
orm-preflightChecks TypeORM migrations for data loss, table locks, and deploy problems before they run.Lokal · stdionpm: orm-preflight