Utilizzare Entity Enricher da un client compatibile con MCP per trasformare la conoscenza dei modelli e i documenti in dati strutturati. Progettare schemi, arricchire entità in più lingue, fondere i modelli, curare le identità semantiche, misurare la qualità con i benchmark e sincronizzare tabelle relazionali sul proprio database.
La validazione dello schema e l'accordo tra i modelli non garantiscono l'accuratezza fattuale né l'aggiornamento dei dati. Esaminare le fonti, gli errori e gli esiti parziali sul database. L'MCP fornisce l'accesso conversazionale; n8n e Make offrono l'automazione dei flussi di lavoro sullo stesso servizio.
Per claude.ai, Claude Code, Cursor e qualsiasi client MCP che supporti il flusso OAuth standard. Nessuna API key da creare o incollare: il client individua automaticamente il server di autorizzazione.
https://entityenricher.ai/api/mcp/.Per i client configurati tramite un file JSON anziché con un accesso interattivo (Claude Desktop, Continue, Zed).
ent_…: viene mostrato una sola volta.Per Claude Desktop, modificate ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) oppure %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": {
"entityenricher": {
"url": "https://entityenricher.ai/api/mcp/",
"headers": { "X-API-Key": "ent_your_key_here" }
}
}
}Utilizzare l'endpoint e l'header indicati sopra nella configurazione MCP remota del proprio client. La sintassi di configurazione e il supporto del trasporto HTTP dipendono dal client.
In una nuova chat: «Elenca i miei schemi Entity Enricher, poi arricchisci Sanofi rispetto allo schema per le aziende farmaceutiche utilizzando Claude Sonnet.»Il client può rilevare gli strumenti e utilizzarli per selezionare uno schema ed eseguire l'arricchimento. Le richieste di conferma, la visualizzazione dell'avanzamento e l'accesso alle risorse dipendono dal client.
58 strumenti coprono la creazione di schemi, l'arricchimento, i benchmark, la sincronizzazione database e le identità semantiche. Riutilizzano i servizi backend per la validazione, la fatturazione e l'elaborazione. Ogni strumento espone i propri parametri supportati. Le operazioni di lunga durata (arricchimento batch, generazione di campioni, esecuzioni di benchmark) sono asincrone: lo strumento di avvio restituisce un job_id, il client interroga get_job_statuse legge i record risultanti o i risultati dei benchmark. Esaminare gli errori e gli esiti parziali prima di segnalare il successo.
| Categoria | Strumento | Descrizione |
|---|---|---|
| Scoperta | list_models | Elenca le chiavi dei modelli disponibili, le capacità nominali, le lingue, le strategie, i valori predefiniti selezionati automaticamente e i profile_limits dell'organizzazione. |
| Schemi | generate_sample | Genera JSON di esempio modificabile a partire da una richiesta in testo libero per la creazione di schemi. |
| Schemi | list_schemas | Elenca gli schemi salvati nella propria organizzazione, con quelli fissati per primi. |
| Schemi | get_schema | Legge uno schema salvato con le sue proprietà, annotazioni e input_contract. |
| Schemi | create_schema_from_sample | Genera e salva automaticamente uno schema a partire da campioni revisionati, restituendo schema_id, il contenuto dello schema e i collegamenti ai record. |
| Schemi | save_schema | Salva uno schema redatto direttamente e ne restituisce l'ID e il link. |
| Schemi | update_schema | Modifica i metadati di uno schema salvato o ne sostituisce l'intero schema_content senza una chiamata LLM. |
| Schemi | get_schema_part | Legge solo il frammento di schema necessario per una modifica. |
| Schemi | get_enum_candidates | Elenca i valori osservati al di fuori del vocabolario attuale di ciascun enum aperto, con i conteggi dai record di arricchimento recenti. |
| Schemi | update_schema_property | Modifica o rimuove una singola proprietà tramite percorso senza sostituire l'intero schema. |
| Schemi | add_schema_property | Aggiunge una proprietà sotto la radice (parent_path='), un percorso di oggetto o '$defs.X'. |
| Schemi | move_schema_property | Sposta una proprietà nella radice, in un percorso di oggetto o in '$defs.X', preservandone i flag e la competenza. |
| Schemi | resolve_unify_proposal | Risolve una proposta di unificazione di tipi di entità in attesa restituita da get_schema. |
| Schemi | nest_schema_region | Annida una regione di entità piatta dell'x-entityMap di get_schema in un sotto-oggetto dell'oggetto che ne contiene i campi: i membri piatti della regione (ad es. product_id, product_name su un ordine… |
| Schemi | publish_schema | Pubblica la copia di lavoro di uno schema collegato a un database come contratto usato dall'arricchimento e dalle repliche. |
| Schemi | delete_schema | Eliminare in modo soft uno schema salvato tramite UUID. |
| Schemi | analyze_sample | Analizza l'ambiguità delle proprietà dei campioni e la definizione dell'ambito di identità delle relazioni prima della generazione dello schema. |
| Schemi | analyze_schema | Analizza l'ambiguità delle proprietà e la definizione dell'ambito di identità delle relazioni di uno schema salvato, scrivendo le annotazioni nello schema. |
| Arricchimento e fusione | start_batch_enrichment | Avvia l'arricchimento asincrono a pagamento di un elenco di entità rispetto a esattamente uno tra schema_id e target_schema. |
| Arricchimento e fusione | fetch_entities | Recupera entità da una API REST esterna tramite una GET lato server. |
| Arricchimento e fusione | enrich_entity | Arricchisce una singola entità rispetto a schema_id oppure target_schema (esattamente uno dei due), restituendo output strutturato, record_id, costi ed eventuale esito sul database. |
| Arricchimento e fusione | retry_expertises | Riprova solo i domini di competenza falliti di un record esistente, quindi aggiorna il suo output e tenta la fusione/sincronizzazione dell'esecuzione. |
| Arricchimento e fusione | merge_records | Fonde due o più record della stessa entità in un nuovo record di arbitraggio. |
| Controllo dei job | get_job_status | Legge lo stato, l'avanzamento e il riepilogo finale compatto di un job, con gli ID dei record salvati. |
| Controllo dei job | cancel_job | Richiede l'annullamento di un job LLM in attesa, in esecuzione o in pausa. |
| Controllo dei job | answer_job_question | Riprende un job in pausa fornendo le risposte alle domande restituite durante la pausa. |
| Record e statistiche | list_records | Elenca i record della propria organizzazione in forma compatta e paginata, dal più recente. |
| Record e statistiche | get_record | Legge structured_output, entity_input_data, errori di validazione, verdetti di competenza e metriche di un record salvato. |
| Record e statistiche | get_stats | Legge i totali dei record, il tasso di successo, i token e il riepilogo dei costi a livello di organizzazione. |
| Benchmark | list_benchmark_scenarios | Elenca i riepiloghi compatti degli scenari di benchmark e il totale. |
| Benchmark | get_benchmark_scenario | Legge uno scenario di benchmark con i risultati di qualità, costo e velocità per modello. |
| Benchmark | get_benchmark_scenario_results | Filtra, ordina e limita i risultati dei benchmark per modello di uno scenario. |
| Benchmark | create_benchmark_scenario | Crea un benchmark riutilizzabile con un giudice di valutazione obbligatorio. |
| Benchmark | update_benchmark_scenario | Modifica la definizione del test o la configurazione di valutazione di un benchmark. |
| Benchmark | set_benchmark_reference | Salva il riferimento gold per un benchmark di arricchimento o di generazione di schemi. |
| Benchmark | delete_benchmark_scenario | Elimina uno scenario di benchmark e i relativi risultati memorizzati. |
| Benchmark | run_benchmark | Avvia l'esecuzione e la valutazione asincrone a pagamento di un benchmark. |
| Allegati | upload_attachment | Carica i byte di un file in base64 come materiale di origine riutilizzabile; restituisce id e requires_capability. |
| Allegati | delete_attachment | Elimina definitivamente un allegato della propria organizzazione, compreso il file archiviato. |
| Database Sync | list_database_syncs | Elenca le registrazioni database, gli schemi collegati, le opzioni e gli host di sync di uno schema salvato. |
| Database Sync | list_entity_states | Esplora le righe di entità unite correnti di uno schema, non i record per singola esecuzione. |
| Database Sync | create_database_sync | Registra uno schema salvato per la sincronizzazione relazionale verso PostgreSQL, MySQL o SQLite. |
| Database Sync | assign_sync_host | Assegna o rimuove l'host che effettua il provisioning di una sincronizzazione database. |
| Database Sync | classify_database_model | Avvia un'analisi a pagamento che propone chiavi di database, tipi SQL, indici e titolarità delle relazioni su uno schema collegato. |
| Database Sync | delete_database_sync | Elimina la registrazione di un database e i relativi delta in coda, interrompendone il feed. |
| Database Sync | create_database_credential | Emette una credenziale monouso per il client di sync e suggerimenti di comandi per installazione/associazione/esecuzione. |
| Database Sync | fetch_database_deltas | Legge la finestra ordinata successiva di delta SQL e payload canonici per un database sync. |
| Database Sync | ack_database_deltas | Confermare ogni delta tramite up_to_id dopo l'applicazione riuscita, rilasciandone il lease. |
| Database Sync | sync_records_to_database | Convalida e inserisce l'output di arricchimento memorizzato o fornito nel livello delle entità e nelle sincronizzazioni collegate. |
| ID semantici | list_semantic_concepts | Esplora i concetti dell'organizzazione con alias, conteggi di utilizzo e facet per tipo/modello. |
| ID semantici | get_semantic_concept | Legge gli alias, le chiavi di origine dell'identità, i record collegati e i vicini più prossimi di un concetto all'interno della propria porzione tipo/modello. |
| ID semantici | probe_semantic_concept | Anteprima della risoluzione dell'identità senza aggiungere un concetto né incrementarne l'utilizzo. |
| ID semantici | add_semantic_concept | Aggiunge un concetto di identità con utilizzo zero, oppure aggiunge un testo come alias tramite alias_of. |
| ID semantici | update_concept_alias | Rimuove o promuove un alias di concetto usando gli ID alias restituiti da get_semantic_concept. |
| ID semantici | import_semantic_concepts | Risolve 1..1000 testi rispetto a un unico tipo di concetto. |
| ID semantici | merge_semantic_concepts | Unisce un concetto perdente in uno vincente. |
| ID semantici | delete_semantic_concepts | Elimina i concetti selezionati tramite ids, concept_types o unused_only. |
| ID semantici | migrate_semantic_embeddings | Ispeziona o migra lo spazio di embedding dei concetti dell'organizzazione. |
Le istruzioni del server descrivono i flussi di lavoro disponibili; le descrizioni degli strumenti spiegano le singole chiamate. Per le decisioni di modellazione o il ripristino, il client può leggere l'indice delle guide su enricher://docs e selezionare una guida tramite le risorse MCP. La lettura di una guida non esegue alcun modello. I link qui sotto aprono le stesse guide in inglese nel repository pubblico.
Progettare uno schema riutilizzabile a partire da esempi revisionati, inclusi identità, relazioni e campi multilingue.
Legge, crea e modifica i documenti di schema di Entity Enricher senza confondere JSON Schema serializzato, dati di esempio e percorsi degli strumenti per le proprietà.
Scegliere tra estrazione, arricchimento basato su conoscenza o una combinazione a due passaggi, preservando la provenienza degli allegati tra le chiamate.
Arricchire un'entità, interpretarne l'esito effettivo e recuperare gli errori parziali dei modelli senza ripetere il lavoro già riuscito.
Arricchire un elenco di entità in modo asincrono e distinguere i risultati ignorati, non riusciti, fusi e ammessi nel database.
Confronta i modelli su arricchimento, generazione di campioni o generazione di schemi, utilizzando il riferimento e l'interpretazione del punteggio corretti.
Trasforma gli schemi di arricchimento in tabelle relazionali nel proprio database e verifica separatamente l'ammissione, la migrazione e la consegna delle repliche.
Riconosce le entità ricorrenti nelle diverse forme superficiali, esamina le corrispondenze incerte e chiarisce come le modifiche al vocabolario influiscono sulle repliche.
Le risorse espongono i dati di schemi e record, oltre alle guide ai flussi di lavoro, in formato Markdown. I client scelgono come individuarle e caricarle; il contenuto delle risorse può comunque consumare il contesto del modello.
| Template URI | Descrizione |
|---|---|
| enricher://docs | Indice delle guide ai flussi di lavoro, ciascuna disponibile all'URI di risorsa indicato. |
| enricher://schemas/{schema_id} | Copia di lavoro di uno schema salvato in formato Markdown; utilizzare get_schema con version="published" per il contratto collegato attivo. |
| enricher://records/{record_id} | Un record di arricchimento passato rappresentato come Markdown — metadati + output strutturato + errori di validazione. |
Quando si chiede a enrich_entity di usare un modello di classificazione e l'entità non corrisponde al tipo dello schema, lo strumento restituisce una risposta non di errore con dettagli strutturati. Claude la legge, ti espone il ragionamento e (previa tua conferma) riprova con force_after_classification_warning=true — che esclude il classificatore al nuovo tentativo.
{
"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": "..."
}La risposta MCP conserva i dettagli della classificazione, così il client può spiegare la decisione prima di avviare una nuova chiamata.
La stessa interattività alimenta un secondo flusso: quando generate_sample viene eseguito con documenti sorgente, il suo pianificatore potrebbe mettersi in pausa con domande di chiarimento strutturali. Claude le inoltra all'utente e riprende il job con answer_job_question — round dopo round, finché il campione non viene generato.
La maggior parte degli errori degli strumenti restituisce un oggetto strutturato con un campo error_code, così il client può distinguere gli errori di quota, classificazione, timeout e provider. Alcune risposte meno recenti contengono solo un campo error o message; esaminare il risultato effettivo oltre allo stato del trasporto.
| error_code | Quando |
|---|---|
| invalid_request | UUID malformato, argomenti mutuamente esclusivi (schema_id + target_schema) o convalida del corpo della richiesta non riuscita. |
| prompt_limit_reached | Quota di prompt giornaliera / settimanale / mensile esaurita (HTTP 402). Il corpo include periodo, limite, utilizzati e necessari. |
| insufficient_credits | L'org ha la fatturazione attiva ma il saldo dei crediti è troppo basso per avviare il lavoro (HTTP 402). Il corpo include il saldo e un URL di acquisto. |
| model_limit_exceeded | Richiesti più modelli di quanti ne consenta il piano (HTTP 402). Riporta il limite e la quantità richiesta. |
| language_limit_exceeded | Richieste più lingue di quante ne consenta il piano (HTTP 402). |
| concurrent_job_limit_reached | Troppi processi di arricchimento attivi per questa organizzazione. Attenda o aggiorni il piano. |
| classification_warning | ⚡ Non è un errore: il classificatore preliminare ha rifiutato l'entità. La risposta include il contesto di classificazione affinché Claude possa chiedere all'utente di confermare e riprovare con force_after_classification_warning=true. |
| benchmarks_not_in_plan | Il piano dell'organizzazione non include i Benchmark dei modelli (HTTP 403). Gli strumenti di benchmark che effettuano modifiche verificano anche il ruolo di proprietario. |
| ambiguity_check_disabled | analyze_schema è stato chiamato su uno schema il cui controllo di ambiguità è disattivato (HTTP 400). Riattivarlo prima tramite update_schema con ambiguity_check_enabled=true. |
| enrichment_timeout | Il job ha superato timeout_seconds. Suggeriamo di ridurre i modelli o di suddividere l'entity. |
| schema_generation_timeout | La generazione dello schema ha superato timeout_seconds. |
| schema_generation_failed | Errore LLM upstream durante la generazione dello schema (HTTP 502). |
| model_output_invalid | Il model ha restituito un output non conforme allo schema (HTTP 502). Il corpo della risposta indica il model, il percorso della proprietà non valida e retryable: true — richiami lo strumento oppure scelga un model più potente. |
| cancelled | Il job è stato annullato durante l'esecuzione (HTTP 499). |
| not_found | Lo schema o l'ID del record non esiste nella vostra organizzazione. |
| http_error | Gestione generica per gli errori HTTP privi di un corpo di dettaglio strutturato. |
get_stats copre i riepiloghi lato chat; le dashboard complete restano nell'app.