Data Mock Generator Server

Panoramica

Il server data-mock-generator genera dati fittizi realistici per testing, sviluppo e prototipazione. Risolve un problema comune: per testare un'applicazione servono dati che assomiglino a quelli reali, ma crearli manualmente e' tedioso e non scalabile.

Questo server offre 16 tipi di generatore, supporta output in JSON e CSV, e non ha dipendenze esterne per la generazione dei dati: utilizza esclusivamente Math.random() e crypto.randomUUID().

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|            data-mock-generator server                      |
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|  |         generate-mock-data    generate-json           | |
|  |         generate-csv          list-generators         | |
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|                         v                                  |
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|  |          services/generators.ts                       | |
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|  |  16 generatori:                                       | |
|  |  firstName, lastName, email, phone, address,          | |
|  |  company, date, integer, float, boolean,              | |
|  |  uuid, sentence, paragraph, url, ipv4, hexColor       | |
|  |                                                       | |
|  |  Nessuna dipendenza esterna:                          | |
|  |  Math.random() + crypto.randomUUID()                  | |
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Caratteristiche principali

• 16 generatori built-in: coprono i tipi di dato piu' comuni
• Tre formati di output: JSON array, JSON Schema-based, CSV
• Nessuna dipendenza esterna: generazione interamente interna
• Limiti di sicurezza: massimo 10.000 righe per chiamata
• CSV con escaping: gestione corretta di delimitatori, virgolette e newline

Tabella dei Tool

Architettura

Service Layer: generators.ts

Il file services/generators.ts contiene:

• Dataset di base: array di nomi, cognomi, strade, citta', aziende, parole lorem, domini
• 16 funzioni generatore: ognuna restituisce string | number | boolean
• Registry: Record<string, GeneratorInfo> con nome, descrizione e funzione
• Lookup: getGenerator(name) per ottenere la funzione da un nome stringa

Tabella dei 16 generatori

Flusso di generate-mock-data

  schema: [{ field: "name", type: "firstName" },
           { field: "age",  type: "integer" }]
  count: 3
       |
       v
  Validazione tipi: getGenerator(type) per ogni campo
       |
       v
  Per ogni riga (0..count-1):
    Per ogni campo:
      row[field] = generator()
       |
       v
  Output: [
    { "name": "James", "age": 4521 },
    { "name": "Linda", "age": 892 },
    { "name": "Robert", "age": 7103 }
  ]

Flusso di generate-json (JSON Schema)

  jsonSchema: {
    properties: {
      id:    { type: "string", format: "uuid" },
      email: { type: "string", format: "email" },
      score: { type: "number" }
    }
  }
       |
       v
  Per ogni property: resolveGenerator(prop)
    1. Controlla prop.format -> getGenerator(format)
    2. Mappa formati noti: email, uri, uuid, ipv4, date, ...
    3. Fallback su prop.type: string->sentence, number->float,
       integer->integer, boolean->boolean
       |
       v
  Generazione righe come generate-mock-data

Flusso di generate-csv

  columns: [{ name: "Nome", type: "firstName" },
            { name: "Email", type: "email" }]
  delimiter: ";"
       |
       v
  Header: escapeCsvField("Nome", ";") + ";" + escapeCsvField("Email", ";")
       |
       v
  Per ogni riga:
    value = String(generator())
    escapeCsvField(value, delimiter):
      - Se contiene delimiter, '"' o '\n':
        wrap in "" e raddoppia le virgolette interne
      - Altrimenti: valore come stringa
       |
       v
  Output:
    Nome;Email
    James;james_smith@example.com
    Linda;linda.johnson42@test.org

Integrazione Event Bus

Questo server non pubblica ne' sottoscrive eventi. E' un server puramente generativo senza side-effect.

Interazioni con altri server

Esempi di utilizzo

Generazione dati da schema

Richiesta:

{
  "tool": "generate-mock-data",
  "arguments": {
    "schema": [
      { "field": "id", "type": "uuid" },
      { "field": "name", "type": "firstName" },
      { "field": "surname", "type": "lastName" },
      { "field": "email", "type": "email" },
      { "field": "active", "type": "boolean" }
    ],
    "count": 3
  }
}

Risposta:

[
  {
    "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
    "name": "Jennifer",
    "surname": "Martinez",
    "email": "jennifer.martinez@example.com",
    "active": true
  },
  {
    "id": "6ba7b810-9dad-11d1-80b4-00c04fd430c8",
    "name": "Robert",
    "surname": "Smith",
    "email": "robert_smith42@test.org",
    "active": false
  }
]

Generazione da JSON Schema

Richiesta:

{
  "tool": "generate-json",
  "arguments": {
    "jsonSchema": {
      "properties": {
        "userId": { "type": "string", "format": "uuid" },
        "email": { "type": "string", "format": "email" },
        "registeredAt": { "type": "string", "format": "date" },
        "score": { "type": "integer" }
      }
    },
    "count": 2
  }
}

Risposta:

[
  { "userId": "abc-123-...", "email": "james.lee@mock.dev", "registeredAt": "2019-03-15", "score": 7842 },
  { "userId": "def-456-...", "email": "mary_white@demo.net", "registeredAt": "2022-11-08", "score": 1256 }
]

Generazione CSV

Richiesta:

{
  "tool": "generate-csv",
  "arguments": {
    "columns": [
      { "name": "Nome", "type": "firstName" },
      { "name": "Cognome", "type": "lastName" },
      { "name": "IP", "type": "ipv4" }
    ],
    "count": 3,
    "delimiter": ";"
  }
}

Risposta:

Nome;Cognome;IP
James;Smith;192.168.1.42
Linda;Johnson;10.0.0.15
Robert;Williams;172.16.5.200

Lista generatori

Richiesta:

{
  "tool": "list-generators",
  "arguments": {}
}

Risposta (parziale):

[
  { "name": "firstName", "description": "Generates a random first name" },
  { "name": "lastName", "description": "Generates a random last name" },
  { "name": "email", "description": "Generates a random email address" },
  { "name": "uuid", "description": "Generates a random UUID v4 using crypto.randomUUID()" }
]

Sviluppi futuri

• Generatori personalizzati: definizione di generatori custom con pattern regex
• Relazioni tra campi: email basata sul firstName+lastName della stessa riga
• Locale/i18n: nomi, indirizzi e formati specifici per paese (IT, DE, FR, etc.)
• Generazione SQL INSERT: output diretto come statement SQL
• Seed deterministico: parametro seed per generazione riproducibile
• Vincoli di unicita': garanzia che certi campi (email, uuid) non si ripetano
• Range configurabili: min/max per integer e float, date range personalizzato
• Template di schema: schema predefiniti per utenti, prodotti, ordini, etc.