MCP Server (Claude Desktop / Code / Cursor)

मॉडल ज्ञान और दस्तावेज़ों को संरचित डेटा में बदलने के लिए किसी MCP-संगत क्लाइंट से Entity Enricher का उपयोग करें। स्कीमा डिज़ाइन करें, कई भाषाओं में एंटिटी संवर्धित करें, मॉडलों का फ्यूजन करें, सिमैंटिक पहचानें क्यूरेट करें, गुणवत्ता का बेंचमार्क करें और रिलेशनल टेबल अपने डेटाबेस में सिंक्रोनाइज़ करें।

स्कीमा वैलिडेशन और मॉडलों के बीच सहमति तथ्यात्मक सटीकता या ताज़गी की गारंटी नहीं देते। स्रोत, विफलताएँ और आंशिक डेटाबेस परिणाम स्वयं जाँचें। MCP संवादात्मक एक्सेस देता है; n8n और Make उसी सेवा पर वर्कफ़्लो ऑटोमेशन देते हैं।

त्वरित शुरुआत

विकल्प 1 — OAuth (अनुशंसित)

claude.ai, Claude Code, Cursor, और किसी भी ऐसे MCP क्लाइंट के लिए जो स्टैंडर्ड OAuth फ़्लो को सपोर्ट करता है। कोई API key बनाने या पेस्ट करने की ज़रूरत नहीं — क्लाइंट अपने आप ऑथराइज़ेशन सर्वर खोज लेता है।

Entity Enricher को एक कनेक्टर के रूप में जोड़ें (claude.ai में: Settings → Connectors → Add custom connector, या इसे डायरेक्टरी से चुनें) URL https://entityenricher.ai/api/mcp/ के साथ।
आपका ब्राउज़र Entity Enricher की सहमति स्क्रीन खोलता है — ज़रूरत हो तो साइन इन करें और Authorize पर क्लिक करें। यह कनेक्शन आपकी अपनी भूमिका के साथ आपकी ओर से काम करता है।
कनेक्शन को कभी भी API Keys → Connected Apps के अंतर्गत मैनेज या रद्द करें — रद्द करने पर एक्सेस तुरंत बंद हो जाता है।

Entity Enricher की सहमति स्क्रीन, जो पूछती है कि क्या claude.ai साइन-इन किए हुए मालिक की ओर से काम कर सकता है — OAuth रास्ता आपको Entity Enricher की केवल यही एक स्क्रीन दिखाता है: यह उस संगठन का नाम बताती है जिस तक यह अनुमति सीमित है और वह भूमिका जिसके साथ यह काम करेगी — आपकी अपनी।

विकल्प 2 — API key (स्टैटिक JSON कॉन्फ़िगरेशन)

उन क्लाइंट्स के लिए जो इंटरैक्टिव साइन-इन के बजाय JSON फ़ाइल के ज़रिए कॉन्फ़िगर किए जाते हैं (Claude Desktop, Continue, Zed)।

1. एक API की बनाएँ
Entity Enricher वेब UI में: Settings → API Keys → New organization access key। एक भूमिका चुनें (अधिकतर पढ़ने के लिए operator, schema बनाने/संपादित करने के लिए editor, पूर्ण नियंत्रण के लिए owner)। ent_… मान को कॉपी करें — यह केवल एक बार दिखाया जाता है।
2. अपने MCP क्लाइंट में रजिस्टर करें
Claude Desktop के लिए, ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) या %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) संपादित करें:
```
{
  "mcpServers": {
    "entityenricher": {
      "url": "https://entityenricher.ai/api/mcp/",
      "headers": { "X-API-Key": "ent_your_key_here" }
    }
  }
}
```
ऊपर दिए एंडपॉइंट और हेडर का उपयोग अपने क्लाइंट के रिमोट MCP कॉन्फ़िगरेशन में करें। कॉन्फ़िगरेशन सिंटैक्स और HTTP ट्रांसपोर्ट सपोर्ट क्लाइंट पर निर्भर करते हैं।

आज़माएँ

नई चैट में: "मेरे Entity Enricher स्कीमा लिस्ट करो, फिर Claude Sonnet का उपयोग करके फ़ार्मास्युटिकल कंपनी स्कीमा के विरुद्ध Sanofi को एनरिच करो।"क्लाइंट इन टूल्स को खोज सकता है और स्कीमा चुनने तथा एनरिचमेंट चलाने के लिए उनका उपयोग कर सकता है। कन्फ़र्मेशन प्रॉम्प्ट, प्रोग्रेस डिस्प्ले और रिसोर्स एक्सेस क्लाइंट पर निर्भर करते हैं।

टूल

58 टूल स्कीमा ऑथरिंग, एनरिचमेंट, बेंचमार्क, database sync और सिमैंटिक आइडेंटिटी को कवर करते हैं। वे वैलिडेशन, बिलिंग और प्रोसेसिंग के लिए बैकएंड सर्विसेज़ का पुन: उपयोग करते हैं। हर टूल अपने स्वयं के समर्थित पैरामीटर एक्सपोज़ करता है। लंबे समय तक चलने वाला काम (बैच एनरिचमेंट, सैंपल जनरेशन, बेंचमार्क रन) असिंक्रोनस है: स्टार्ट टूल एक job_id लौटाता है, क्लाइंट get_job_statusको पोल करता है और परिणामी रिकॉर्ड या बेंचमार्क परिणाम पढ़ता है। सफलता की रिपोर्ट करने से पहले विफलताओं और आंशिक परिणामों की जाँच करें।

श्रेणी	टूल	विवरण
खोज	list_models	उपलब्ध मॉडल कीज़, नॉमिनल क्षमताएँ, भाषाएँ, स्ट्रैटेजी, ऑटो-चयनित डिफ़ॉल्ट और ऑर्गनाइज़ेशन के profile_limits सूचीबद्ध करें।
Schema	generate_sample	स्कीमा ऑथरिंग के लिए फ्री-टेक्स्ट अनुरोध से संपादन योग्य सैंपल JSON जनरेट करें।
Schema	list_schemas	आपके ऑर्गनाइज़ेशन के सेव किए गए स्कीमा सूचीबद्ध करें, पिन किए गए पहले।
Schema	get_schema	किसी सेव किए गए स्कीमा को उसकी प्रॉपर्टीज़, एनोटेशन और input_contract सहित पढ़ें।
Schema	create_schema_from_sample	समीक्षित सैंपल से स्कीमा जनरेट करें और स्वतः सेव करें, जो schema_id, स्कीमा कंटेंट और रिकॉर्ड लिंक लौटाता है।
Schema	save_schema	सीधे लिखा गया स्कीमा सेव करें और उसका ID व लिंक लौटाएँ।
Schema	update_schema	किसी सेव की गई स्कीमा का मेटाडेटा संपादित करें या LLM कॉल के बिना उसका पूरा schema_content बदलें।
Schema	get_schema_part	एडिट के लिए आवश्यक स्कीमा फ़्रैगमेंट ही पढ़ें।
Schema	get_enum_candidates	प्रत्येक ओपन enum की मौजूदा वोकैबुलरी के बाहर देखे गए मान सूचीबद्ध करें, हाल के एनरिचमेंट रिकॉर्ड से गिनती सहित।
Schema	update_schema_property	पूरी स्कीमा बदले बिना पाथ के ज़रिए एक प्रॉपर्टी संपादित करें या हटाएँ।
Schema	add_schema_property	रूट (parent_path='), किसी ऑब्जेक्ट पाथ या '$defs.X' के अंतर्गत एक प्रॉपर्टी जोड़ें।
Schema	move_schema_property	किसी एक प्रॉपर्टी को रूट, किसी ऑब्जेक्ट पाथ या '$defs.X' में ले जाएँ, उसके फ़्लैग और एक्सपर्टीज़ बनाए रखते हुए।
Schema	resolve_unify_proposal	get_schema से मिले किसी एक पेंडिंग एंटिटी-टाइप यूनिफ़िकेशन प्रस्ताव का निपटारा करें।
Schema	nest_schema_region	get_schema के x-entityMap से एक एंटिटी रीजन मूर्त करें।
Schema	publish_schema	डेटाबेस-लिंक्ड स्कीमा की वर्किंग कॉपी को उस कॉन्ट्रैक्ट के रूप में पब्लिश करें जिसका उपयोग एनरिचमेंट और रेप्लिका करते हैं।
Schema	delete_schema	किसी सहेजी गई स्कीमा को UUID द्वारा सॉफ्ट-डिलीट करें।
Schema	analyze_sample	स्कीमा जनरेशन से पहले सैंपल प्रॉपर्टी अस्पष्टता और रिलेशनशिप आइडेंटिटी स्कोपिंग का विश्लेषण करें।
Schema	analyze_schema	किसी सेव की गई स्कीमा की प्रॉपर्टी अस्पष्टता और रिलेशनशिप आइडेंटिटी स्कोपिंग का विश्लेषण करें, और एनोटेशन स्कीमा में लिखें।
एनरिचमेंट और फ्यूजन	start_batch_enrichment	schema_id या target_schema में से ठीक एक के विरुद्ध एंटिटी सूची का बिल किया जाने वाला एसिंक्रोनस संवर्धन शुरू करें।
एनरिचमेंट और फ्यूजन	enrich_entity	schema_id या target_schema में से ठीक एक के विरुद्ध एक एंटिटी को एनरिच करें, जो संरचित आउटपुट, record_id, लागत और कोई भी डेटाबेस परिणाम लौटाता है।
एनरिचमेंट और फ्यूजन	retry_expertises	किसी मौजूदा रिकॉर्ड के केवल विफल एक्सपर्टीज़ डोमेन दोबारा चलाएँ, फिर उसका आउटपुट अपडेट करें और रन के फ़्यूज़न/सिंक्रोनाइज़ेशन का प्रयास करें।
एनरिचमेंट और फ्यूजन	merge_records	एक ही एंटिटी के दो या अधिक रिकॉर्ड को एक नए आर्बिट्रेशन रिकॉर्ड में फ्यूज़ करें।
जॉब कंट्रोल	get_job_status	किसी जॉब का स्टेटस, प्रोग्रेस और सेव किए गए रिकॉर्ड IDs सहित कॉम्पैक्ट अंतिम सारांश पढ़ें।
जॉब कंट्रोल	cancel_job	किसी पेंडिंग, चल रहे या पॉज़ किए गए LLM जॉब को रद्द करने का अनुरोध करें।
जॉब कंट्रोल	answer_job_question	पॉज़ के दौरान लौटाए गए प्रश्नों के उत्तर देकर पॉज़ किए गए जॉब को फिर से शुरू करें।
रिकॉर्ड और आँकड़े	list_records	आपके ऑर्गनाइज़ेशन के रिकॉर्ड कॉम्पैक्ट, पेजिनेटेड रूप में सूचीबद्ध करें — सबसे नए पहले।
रिकॉर्ड और आँकड़े	get_record	एक सेव किए गए रिकॉर्ड का structured_output, entity_input_data, वैलिडेशन एरर, एक्सपर्टीज़ वर्डिक्ट और मेट्रिक्स पढ़ें।
रिकॉर्ड और आँकड़े	get_stats	ऑर्गनाइज़ेशन-व्यापी रिकॉर्ड की कुल संख्या, सफलता दर, टोकन और लागत सारांश पढ़ें।
बेंचमार्क	list_benchmark_scenarios	कॉम्पैक्ट बेंचमार्क सिनेरियो सारांश और कुल संख्या सूचीबद्ध करें।
बेंचमार्क	get_benchmark_scenario	एक बेंचमार्क सिनेरियो को प्रति-मॉडल क्वालिटी, कॉस्ट और स्पीड परिणामों सहित पढ़ें।
बेंचमार्क	get_benchmark_scenario_results	किसी सिनेरियो के प्रति-मॉडल बेंचमार्क परिणामों को फ़िल्टर, रैंक और सीमित करें।
बेंचमार्क	create_benchmark_scenario	अनिवार्य स्कोरिंग जज के साथ एक पुन: उपयोग योग्य बेंचमार्क बनाएँ।
बेंचमार्क	update_benchmark_scenario	किसी बेंचमार्क की टेस्ट परिभाषा या स्कोरिंग कॉन्फ़िगरेशन संपादित करें।
बेंचमार्क	set_benchmark_reference	किसी संवर्धन या स्कीमा-जनरेशन बेंचमार्क के लिए गोल्ड रेफ़रेंस सेव करें।
बेंचमार्क	revert_benchmark_reference_updates	किसी स्कोरिंग पास ने सिनेरियो के रेफरेंस में जो स्वतः बदलाव किए, उन्हें पूर्ववत करें।
बेंचमार्क	delete_benchmark_scenario	किसी बेंचमार्क सिनेरियो और उसके संग्रहीत परिणामों को हटाएँ।
बेंचमार्क	run_benchmark	किसी बेंचमार्क का बिल किया जाने वाला एसिंक्रोनस निष्पादन और स्कोरिंग शुरू करें।
अटैचमेंट	upload_attachment	पुन: उपयोग योग्य स्रोत सामग्री के रूप में base64 फ़ाइल बाइट्स अपलोड करें; id और requires_capability लौटाता है।
अटैचमेंट	delete_attachment	अपने ऑर्गनाइज़ेशन में किसी अटैचमेंट को स्थायी रूप से डिलीट करें, उसकी स्टोर की गई फ़ाइल सहित।
Database Sync	list_database_syncs	किसी सेव किए गए स्कीमा के डेटाबेस रजिस्ट्रेशन, लिंक्ड स्कीमा, विकल्प और सिंक होस्ट सूचीबद्ध करें।
Database Sync	list_entity_states	किसी स्कीमा की वर्तमान मर्ज की गई एंटिटी पंक्तियाँ ब्राउज़ करें, न कि प्रति-रन रिकॉर्ड।
Database Sync	create_database_sync	किसी सेव किए गए स्कीमा को PostgreSQL, MySQL या SQLite के साथ रिलेशनल सिंक्रोनाइज़ेशन के लिए रजिस्टर करें।
Database Sync	assign_sync_host	database sync प्रोविज़न करने वाले होस्ट को असाइन करें या हटाएँ।
Database Sync	classify_database_model	किसी लिंक किए गए स्कीमा पर डेटाबेस की, SQL टाइप, इंडेक्स और रिलेशनशिप ओनरशिप प्रस्तावित करने वाला बिल किया जाने वाला विश्लेषण शुरू करें।
Database Sync	delete_database_sync	किसी डेटाबेस रजिस्ट्रेशन और उसके क्यू में लगे डेल्टा हटाएँ, जिससे उसका फ़ीड रुक जाए।
Database Sync	get_database_setup_instructions	किसी ee-database sync क्लाइंट के लिए गैर-गोपनीय इंस्टॉल, ब्राउज़र-पुष्ट पेयरिंग और रन निर्देश लौटाएँ।
Database Sync	fetch_database_deltas	किसी डेटाबेस सिंक के लिए SQL डेल्टा और कैनोनिकल पेलोड की अगली क्रमबद्ध विंडो पढ़ें।
Database Sync	ack_database_deltas	सफल अनुप्रयोग के बाद up_to_id के ज़रिए हर डेल्टा को स्वीकार करें, जिससे उसका लीज़ रिलीज़ हो जाए।
Database Sync	sync_records_to_database	संग्रहीत या दिए गए संवर्धन आउटपुट को वैलिडेट करके एंटिटी लेयर और लिंक किए गए सिंक में इंजेक्ट करें।
सिमैंटिक ID	list_semantic_concepts	उपनाम, उपयोग गणना और टाइप/मॉडल फ़ैसेट के साथ ऑर्गनाइज़ेशन कॉन्सेप्ट ब्राउज़ करें।
सिमैंटिक ID	get_semantic_concept	एक कॉन्सेप्ट के एलियास, आइडेंटिटी सोर्स कीज़, लिंक्ड रिकॉर्ड और उसके अपने type/model स्लाइस के भीतर निकटतम पड़ोसी पढ़ें।
सिमैंटिक ID	probe_semantic_concept	कॉन्सेप्ट जोड़े या उसका उपयोग बढ़ाए बिना आइडेंटिटी रेज़ोल्यूशन का पूर्वावलोकन करें।
सिमैंटिक ID	add_semantic_concept	शून्य उपयोग पर एक आइडेंटिटी कॉन्सेप्ट जोड़ें, या alias_of का उपयोग करके टेक्स्ट को उपनाम के रूप में जोड़ें।
सिमैंटिक ID	update_concept_alias	get_semantic_concept से मिले एलियास IDs का उपयोग करके किसी कॉन्सेप्ट एलियास को हटाएँ या प्रमोट करें।
सिमैंटिक ID	import_semantic_concepts	1..1000 टेक्स्ट को एक कॉन्सेप्ट टाइप के विरुद्ध रिज़ॉल्व करें।
सिमैंटिक ID	merge_semantic_concepts	किसी हारने वाले कॉन्सेप्ट को जीतने वाले कॉन्सेप्ट में मर्ज करें।
सिमैंटिक ID	delete_semantic_concepts	ids, concept_types या unused_only द्वारा चुने गए कॉन्सेप्ट हटाएँ।
सिमैंटिक ID	migrate_semantic_embeddings	ऑर्गनाइज़ेशन के कॉन्सेप्ट एम्बेडिंग स्पेस का निरीक्षण करें या उसे माइग्रेट करें।

वर्कफ़्लो गाइड, ज़रूरत पड़ने पर लोड होते हैं

सर्वर निर्देश उपलब्ध वर्कफ़्लो समझाते हैं; टूल विवरण अलग-अलग कॉल समझाते हैं। मॉडलिंग संबंधी निर्णयों या रिकवरी के लिए, आपका क्लाइंट enricher://docs पर गाइड इंडेक्स पढ़ सकता है और MCP रिसोर्स के ज़रिए कोई गाइड चुन सकता है। गाइड पढ़ने से कोई मॉडल नहीं चलता। नीचे दिए लिंक सार्वजनिक रिपॉज़िटरी में वही अंग्रेज़ी गाइड खोलते हैं।

सैंपल से स्कीमा
समीक्षित उदाहरणों से एक पुन: उपयोग योग्य स्कीमा डिज़ाइन करें, जिसमें आइडेंटिटी, रिलेशनशिप और बहुभाषी फ़ील्ड शामिल हों।
स्कीमा फ़ॉर्मैट और लक्षित संपादन
सीरियलाइज़्ड JSON Schema, सैंपल डेटा और property-tool पाथ को आपस में उलझाए बिना Entity Enricher स्कीमा डॉक्युमेंट पढ़ें, बनाएँ और एडिट करें।
दस्तावेज़ और स्रोत-आधारित सैंपल
एक्सट्रैक्शन, नॉलेज एनरिचमेंट या दो-पास संयोजन चुनें, और कॉल्स के बीच अटैचमेंट प्रोवेनेंस बनाए रखें।
एनरिचमेंट, फ्यूजन और रिकवरी
किसी एंटिटी को एनरिच करें, उसका वास्तविक परिणाम समझें और सफल काम दोहराए बिना आंशिक मॉडल विफलताओं से रिकवर करें।
बैच एनरिचमेंट
एंटिटी सूची को असिंक्रोनस रूप से एनरिच करें और स्किप किए गए, विफल, फ्यूज़ किए गए तथा डेटाबेस में स्वीकृत परिणामों में अंतर करें।
मॉडल बेंचमार्क
सही संदर्भ और स्कोर व्याख्या का उपयोग करते हुए एनरिचमेंट, सैंपल जनरेशन या स्कीमा जनरेशन पर मॉडलों की तुलना करें।
database sync और माइग्रेशन
संवर्धन स्कीमा को अपने ही डेटाबेस में रिलेशनल टेबल में बदलें और एडमिशन, माइग्रेशन तथा रेप्लिका डिलीवरी की अलग-अलग पुष्टि करें।
सिमैंटिक पहचानें और शब्दावली क्यूरेशन
अलग-अलग सतही रूपों में दोहराई जाने वाली एंटिटी पहचानें, अनिश्चित मैच की समीक्षा करें और समझें कि वोकैबुलरी में बदलाव रेप्लिका को कैसे प्रभावित करते हैं।

रिसोर्सेज़

रिसोर्स स्कीमा और रिकॉर्ड डेटा के साथ-साथ वर्कफ़्लो गाइड्स को Markdown के रूप में उपलब्ध कराते हैं। क्लाइंट तय करते हैं कि उन्हें कैसे खोजा और लोड किया जाए; फिर भी रिसोर्स कंटेंट मॉडल कॉन्टेक्स्ट खर्च कर सकता है।

URI टेम्पलेट	विवरण
enricher://docs	वर्कफ़्लो गाइड्स की इंडेक्स, प्रत्येक अपने सूचीबद्ध रिसोर्स URI पर उपलब्ध है।
enricher://schemas/{schema_id}	Markdown के रूप में एक सेव की गई स्कीमा वर्किंग कॉपी; सक्रिय लिंक्ड कॉन्ट्रैक्ट के लिए version="published" के साथ get_schema का उपयोग करें।
enricher://records/{record_id}	एक पिछला enrichment record जो Markdown के रूप में प्रस्तुत किया गया — metadata + संरचित output + validation errors।

इंटरैक्टिव क्लासिफ़िकेशन हैंडलिंग

जब आप enrich_entity को किसी क्लासिफिकेशन मॉडल का उपयोग करने के लिए कहते हैं और एंटिटी स्कीमा प्रकार से मेल नहीं खाती, तो टूल संरचित विवरण के साथ एक गैर-त्रुटि प्रतिक्रिया लौटाता है। Claude इसे पढ़ता है, तर्क आपके सामने प्रस्तुत करता है, और (आपकी पुष्टि पर) force_after_classification_warning=true के साथ पुनः प्रयास करता है — जो पुनः प्रयास पर क्लासिफायर को हटा देता है।

{
  "success": false,
  "error_code": "classification_warning",
  "message": "Pre-flight classification rejected the entity. ...",
  "classification": {
    "status": "mismatch",
    "reasoning": "Titan is a moon of Saturn, not a planet.",
    "confidence": 0.97
  },
  "job_id": "..."
}

MCP प्रतिक्रिया वर्गीकरण विवरण सुरक्षित रखती है, ताकि आपका क्लाइंट नई कॉल शुरू करने से पहले निर्णय समझा सके।

यही इंटरैक्टिविटी एक दूसरे फ्लो को शक्ति देती है: जब generate_sample स्रोत दस्तावेज़ों के साथ चलता है, तो इसका प्लानर संरचनात्मक स्पष्टीकरण प्रश्नों के साथ रुक सकता है। Claude उन्हें आप तक पहुँचाता है और answer_job_question के साथ जॉब को फिर से शुरू करता है — दौर-दर-दौर, जब तक सैंपल जनरेट नहीं हो जाता।

त्रुटि कोड

अधिकांश टूल एरर एक स्ट्रक्चर्ड ऑब्जेक्ट लौटाते हैं जिसमें error_code फ़ील्ड होती है, ताकि क्लाइंट कोटा, क्लासिफ़िकेशन, टाइमआउट और प्रोवाइडर विफलताओं में अंतर कर सके। कुछ पुराने रिस्पॉन्स में केवल error या message फ़ील्ड होती है; ट्रांसपोर्ट स्टेटस के साथ-साथ वास्तविक रिज़ल्ट का भी निरीक्षण करें।

error_code	कब
invalid_request	विकृत UUID, परस्पर अनन्य आर्ग्युमेंट्स (schema_id + target_schema), या रिक्वेस्ट बॉडी सत्यापन विफल रहा।
prompt_limit_reached	दैनिक / साप्ताहिक / मासिक प्रॉम्प्ट कोटा समाप्त हो गया (HTTP 402)। बॉडी में period, limit, used, needed शामिल हैं।
insufficient_credits	संगठन में बिलिंग सक्षम है लेकिन जॉब शुरू करने के लिए क्रेडिट बैलेंस बहुत कम है (HTTP 402)। बॉडी में बैलेंस और एक खरीद URL शामिल है।
model_limit_exceeded	प्लान की अनुमति से अधिक मॉडल के लिए अनुरोध किया गया (HTTP 402)। सीमा + अनुरोधित को दोहराता है।
language_limit_exceeded	प्लान की अनुमति से अधिक भाषाओं के लिए अनुरोध किया गया (HTTP 402)।
concurrent_job_limit_reached	इस org के लिए बहुत अधिक सक्रिय एनरिचमेंट जॉब। प्रतीक्षा करें या प्लान अपग्रेड करें।
classification_warning	⚡ नॉन-एरर: प्री-फ्लाइट क्लासिफायर ने एंटिटी को अस्वीकार कर दिया। रिस्पॉन्स वर्गीकरण संदर्भ ले जाता है ताकि Claude उपयोगकर्ता से पुष्टि करने के लिए कह सके और force_after_classification_warning=true के साथ पुनः प्रयास कर सके।
benchmarks_not_in_plan	संगठन की योजना में मॉडल बेंचमार्क शामिल नहीं है (HTTP 403)। बेंचमार्क में बदलाव करने वाले टूल owner भूमिका की भी जाँच करते हैं।
ambiguity_check_disabled	analyze_schema को ऐसे स्कीमा पर कॉल किया गया जिसकी अस्पष्टता जाँच बंद है (HTTP 400)। पहले update_schema के ज़रिए ambiguity_check_enabled=true सेट करके इसे दोबारा चालू करें।
enrichment_timeout	Job ने timeout_seconds को पार कर लिया। कम models या entity को विभाजित करने का सुझाव दें।
schema_generation_timeout	स्कीमा जनरेशन ने timeout_seconds पार कर दिया।
schema_generation_failed	स्कीमा जनरेशन के दौरान अपस्ट्रीम LLM त्रुटि (HTTP 502)।
model_output_invalid	मॉडल ने ऐसा आउटपुट लौटाया जो स्कीमा से मेल नहीं खाता (HTTP 502)। बॉडी में मॉडल, समस्याग्रस्त प्रॉपर्टी पाथ, और retryable: true दिया गया है — टूल को दोबारा कॉल करें, या कोई मज़बूत मॉडल चुनें।
cancelled	Job रन के बीच में रद्द किया गया (HTTP 499)।
not_found	आपके संगठन में स्कीमा या रिकॉर्ड ID मौजूद नहीं है।
http_error	बिना स्ट्रक्चर्ड डिटेल बॉडी वाली HTTP त्रुटियों के लिए कैच-ऑल।

जानबूझकर छोड़ी गई बातें

कस्टम प्रॉम्प्ट (प्लेग्राउंड) — Claude पहले से ही किसी भी प्रॉम्प्ट को चलाता है; उसे टूल के रूप में लपेटना अनावश्यक लगा।
रिकॉर्ड डिलीशन / बेंचमार्क परिणाम इम्पोर्ट-एक्सपोर्ट — ये ऑपरेशन वेब UI में ही रहते हैं।
एनरिचमेंट विकल्प — वेब-सर्च एक्टिवेशन सिंगल या बैच एनरिचमेंट टूल्स द्वारा एक्सपोज़ नहीं किया जाता; बैच टूल में सिंगल-रन database sync ऑप्ट-आउट भी नहीं है।
लागत एनालिटिक्स — get_stats चैट-साइड सारांश कवर करता है; पूर्ण डैशबोर्ड ऐप में ही रहते हैं।

यह भी देखें

REST API संदर्भ — वे एंडपॉइंट्स जिन्हें MCP रैप करता है।
n8n कनेक्टर — वर्कफ़्लो ऑटोमेशन के लिए।
Make.com कनेक्टर — सिनेरियो-आधारित पाइपलाइनों के लिए।
Model Context Protocol — वह ओपन स्पेसिफिकेशन जिसे सर्वर लागू करता है।
GitHub पर mcp-server-entity-enricher — क्लाइंट कॉन्फ़िग, recipe वॉकथ्रू, और issue ट्रैकर.