snowfakery-mcp

Snowfakery MCP 服务

借助 Snowfakery 数据生成，为 AI 工作流注入强大动力 —— 通过 Model Context Protocol，使用 Claude、ChatGPT 和其他 AI 助手编写、调试和运行数据配方。

MCP 注册表

mcp-name: io.github.composable-delivery/snowfakery-mcp

这是什么？

Snowfakery 是一款基于 YAML、可通过编程方式生成测试数据的工具。此 MCP 服务将 Snowfakery 与 AI 助手连接起来，让你能够：

• 借助 AI 和真实的 Snowfakery 文档及示例起草配方
• 在运行前验证配方，并获取详细的错误反馈
• 执行配方，并以交互方式迭代结果
• 通过静态分析和配方检查调试问题
• 为 CumulusCI 工作流生成 Salesforce 映射

非常适合需要真实测试数据的团队，涵盖 Salesforce 管理员以及构建数据管道的开发人员。

快速开始

安装 uv

我们建议使用 uv 进行安装，并从源代码运行。

• 安装 uv（macOS/Linux）：

  curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  

• 安装 uv（Windows PowerShell）：

  powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
  

请参阅官方 uv 安装文档：https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/

Claude Desktop（推荐）

对于 Claude Desktop，建议使用 Releases 中的 .mcpb 捆绑包：

• 从 https://github.com/composable-delivery/snowfakery-mcp/releases 下载最新的 .mcpb
• 在 Claude Desktop 中将该捆绑包添加为 MCP 服务捆绑包

此捆绑包包含固定的运行时元数据（uv.lock、manifest.json），是实现可复现设置的最简单方式。

安装并运行（CLI）

# Recommended: isolated install
uv tool install snowfakery-mcp

# Then run the server
snowfakery-mcp

或从源代码运行：

git clone https://github.com/composable-delivery/snowfakery-mcp.git
cd snowfakery-mcp
uv sync
uv run snowfakery-mcp

连接到 Claude（桌面端）

将以下内容添加到 Claude Desktop 的 claude_desktop_config.json 中：

{
  "mcpServers": {
    "snowfakery-mcp": {
      "command": "snowfakery-mcp"
    }
  }
}

然后向 Claude 提问：

“给我展示一个 Snowfakery 配方示例”或“帮我编写一个配方，生成 100 个 Salesforce 账户”

功能

资源 —— 访问文档、示例和架构：

• Snowfakery 文档和配方示例
• 用于配方验证的 JSON 架构
• 运行输出和构件

工具 —— 与配方交互：

• 验证并分析配方（尽早发现错误）
• 运行配方并捕获输出
• 列出并获取配方示例
• 生成 CumulusCI 映射文件

了解更多

• MCP_SERVER_SPEC.md —— 详细设计和工具目录
• Snowfakery 文档 —— 配方语言参考
• 贡献指南 —— 如何参与贡献

社区

我们希望这里对所有水平的参与者都友好。欢迎提出问题、想法和贡献！

• 有问题或想法？ 在 GitHub Discussion 中发起讨论
• 发现了错误？ 提交 Issue，并附上最精简的配方
• 想要贡献？ 请参阅 CONTRIBUTING.md
• 有安全方面的疑虑？ 请参阅 SECURITY.md

开发

# Install dev dependencies
uv sync --all-groups

# Run tests
uv run pytest

# Type check
uv run mypy snowfakery_mcp

# Lint & format
uv run ruff check snowfakery_mcp tests scripts evals
uv run ruff format snowfakery_mcp tests scripts evals

评测（Agent 测试）

此代码库包含用于通过 AI 模型测试 MCP 服务的 inspect-ai 任务：

# Install eval dependencies
uv sync --group evals

# Run evaluation
uv run inspect eval evals/inspect_tasks.py@snowfakery_mcp_agentic --model openai/gpt-4o-mini

更多示例和故障排除信息，请参阅 evals/。

说明

• 此代码库在开发时通过 git 子模块（Snowfakery/）包含上游 Snowfakery 代码库
• 从源代码运行时，请使用 uv run ... 以确保使用固定的环境
• 从 PyPI 安装时会使用捆绑的文档和示例（无需子模块）

发布版本

请参阅 GitHub 发布版本，获取 sdist、wheel 和 .mcpb 捆绑包（推荐用于 Claude Desktop）。