Sdcreader
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Read published Semantic Data Charter models: catalog search, record structure, codes, pinned schema.
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiGanz neu↓ 118/Wo. · ★ –
Was du damit machen kannst
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
- Verbindung: Läuft auf deinem Computer
- Transport: stdio
- Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
Installation
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Bevor du installierst
- Basischecks: 1 von 1 bestanden
- Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
- Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.
Du brauchst
- PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"sdcreader": {
"command": "uvx",
"args": [
"sdcreader"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add sdcreader -- uvx sdcreaderOder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"sdcreader": {
"command": "uvx",
"args": [
"sdcreader"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"sdcreader": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"sdcreader"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Was er kann
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Basischecksi
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 9. Nov. 2026
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto SemanticDataCharter bestätigt, dem das Repo gehört
- … Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- … Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- – Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
- – Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
- … Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi
- Mehr Sterne als 0 % der anderen 5728 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 73 % der anderen 5728 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5728 Server in dieser Kategorie
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Häufige Fragen
Ist Sdcreader sicher?
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Welche Schlüssel oder Codes braucht er?
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Wird er noch gepflegt?
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (4.4.1) kam vor 14 Tagen in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
Was kann ich stattdessen nutzen?
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativen
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
README vom Entwickler
README öffnen
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
sdcreader
Read a published Semantic Data Charter model's package for projection into other standards.
A projection describes a model's governed data records in another standard's terms: CDIF, DCAT-US 3.0, DCAT-AP 3.0.1, HealthDCAT-AP, and whatever comes next. What every projection describes is the same evidence, the model's package, and reads it into the same shape. sdcreader is that evidence and that shape, once, with nothing about any projection in it. The four projection writers (sdc_cdif, sdc_dcat3_us, sdc_dcat3_ap, sdc_healthdcat_ap) carried it as identical copies until this package.
pip install sdcreader # the reader, with HTTP for fetching from the public catalog (since 4.1.0 no extra is needed)
from sdcreader import fetch_package, load_package, read_model
pkg = load_package("samples/nhanes-participant") # a package on disk pkg = fetch_package("xy8upneajsb8vdcmnve01g6g", save_to="pkg/") # or from SDCStudio's public catalog, no account model = read_model(pkg)
pkg.schema_url_pinned # https://sdcstudio.axius-sdc.com/dmlib/dm-xy8u...xsd?sha256=0df4... the exact bytes the records are validated against model.title, model.leaves # 'NHANES Participant', 153 leaves in document order, each with its path of clusters model.codes[ct_id] # the enumerated values of a component with the IRI, definition and code the schema annotates them with model.dc("publisher") # what the modeler wrote, None where SDCStudio's default sits
What a package is
SDCStudio generates a package for every published model and serves it publicly for models in public projects:
GET /api/v1/catalog/dm/ / | the catalog record: title, description, project, the artifact list (catalog.json) |
GET /api/v1/catalog/dm/ / / | a storage pointer, {"download_url": ..., "filename": ..., "storage": "gcs"}, for jsonld, xsd and the rest; the reader follows it |
dm- .jsonld | the model and its components: type, label, description, cardinality, constraints (enumerations, units, ranges, patterns), semantic links (dcterms:identifier the library slot, dcterms:source, dcterms:publisher, skos:exactMatch, rdfs:seeAlso, prov:wasRevisionOf), contains |
GET /dmlib/dm- .xsd | the schema bytes: the Dublin Core header for the model, and for each enumerated value its definition and the code it is defined by (dm- .xsd) |
GET /dmlib/dm- .versions.json | every published version of the schema by SHA-256, with the current one (versions.json) |
A package directory holds those four files. The reader refuses a directory without the JSON-LD and the schema, a JSON-LD whose identifier is not the directory's model, and a schema whose bytes are not the published current version: a projection cites the schema by URL and SHA-256, so the bytes have to be the ones that URL serves.
Two gaps in the package are on SDCStudio's issue tracker: the JSON-LD metadata drops fields the schema header carries (#748), and the header omits dc:source (#749). The reader takes the model's Dublin Core from the header, which is complete.
What the reader gives
- `ModelPackage`: the four files, the SHA-256, the schema URL and its pinned form (
?sha256=), the public catalog URL, andcheck(). - `Model`:
title,description,root(the governed record's cluster),componentsby identifier,leavesin document order (each aLeafwith itscomponent, itspathof clusters and aslugof that path, unique in the record),codes(the enumerated values per component asCode: value, IRI, definition, the code it is defined by),metadata(the JSON-LD's) andheader(the schema's Dublin Core). - `Model.dc(name)`: what the modeler wrote, the header first and the JSON-LD second, with SDCStudio's field defaults as unset: "Universal" for coverage, "None" for relation, "SDC Data Model (DM)" for type, blanks. A projection never publishes a default as a fact.
contributors,subjects(the semicolon list),rights_urlandrights_statementderive from it. - `Component`:
sdc_type,label,description,data_type,constraints,linksby predicate (link(p)for the first),contains,iri. - Constants: the leaf, numeric and quantified types; the predicate IRIs
IDENTIFIER,SOURCE,PUBLISHER,EXACT,CLOSE,SEE_ALSO,HAS_UNIT;DC_DEFAULTS.
Reading a record (4.3.0)
read_record(source, model) reads a Governed Data Record, the XML instance, and joins each value to the component that defines it. source is the record's bytes, its text or a path; a record of another model is refused (RecordError), as is anything that is not an sdc4:dm- record.
- `Record`:
attributes(instance_id,instance_version,creation_timestamp,current-state, ...),valuesin document order, andexceptional, the values that carry an Exceptional Value. - `RecordValue`: the
component, itspathof clusters (root first),instancesparallel to the path (which occurrence each cluster is among the same cluster's repeats under the same parent;instance_keypairs them with the clusters' identifiers, one key per cluster instance), anoccurrenceindex for a component repeated within its cluster instance, itsposition, itselementsas the record holds them (a quantity's units nested:{"xdquantity-value": "1", "xdquantity-units": {"label": "Trade Units", "xdstring-value": "EA"}}), and itscontext(act,vtb,vte,tr,modified,latitude,longitude). - `ExceptionalValue`: the ISO 21090 null flavor (
code,name) and itsorigin:sourcewhen it stands in place of the value,recoverywhen sdcvalidator's recovery inserted it beside a value that failed its constraint. Forrecovery,RecordValue.rejectedis that value, kept so a person can see it.
Cluster members sit inside adapter elements that are not components of the model; the reader passes through them. It does not type, validate or interpret values: that is the caller's work (a mapper, an exporter, a checker).
MCP server
sdcreader is also an MCP server, registered as io.github.SemanticDataCharter/sdcreader, so an assistant can read a published model the way sdcvalidator, sdcgovernance and sdcreceipt let it validate, govern and settle a record. stdio, no SDK, no account, read-only.
uvx sdcreader # or: sdcreader-mcp, or python -m sdcreader.mcp_server
uvx sdcreader --host https://your-sdcstudio.example # a sovereign SDCStudio's public catalog
| Tool | Does |
|---|---|
find_models | search the public catalog by text, or list a public project's models by name |
describe_model | one model: title, project, root record, leaf and component counts by type, Dublin Core with SDCStudio's defaults as null, the schema URL pinned to its SHA-256 |
list_leaves | the leaves in document order with path, type, constraints, code count and identity links, paged |
list_codes | one component's enumerated values with IRI, definition and code system |
check_package | the reader's integrity check on a package directory |
read_record | a Governed Data Record on disk read against its model: attributes, then each value with its component, path, elements, context and Exceptional Value, paged; the model is the one the record names unless a source is given |
Each model tool takes a ct_id (fetched from the host the server was started with) or a package directory on disk. No tool takes a URL: the host is fixed at start, so a caller cannot point the server elsewhere. Every tool calls the same functions as the library; the two interfaces describe one model the same way.
Tests
pip install -e ".[dev]"
python -m pytest tests -q # includes one fetch against production python -m pytest tests -q -m "not network" # offline, as CI runs it
The fixture is the NHANES Participant package of the FAIR Data Demo, the record every projection is proven on.
Versioning
The leading 4 is the SDC4 reference model, as with every Semantic Data Charter package. An addition to what the reader exposes is a minor version, a fix a patch; the major changes only when the reference model does.
License
Apache-2.0 (see LICENSE, NOTICE).