Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Sdcdcatap

von SemanticDataCharterVersion 4.1.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.SemanticDataCharter/sdcdcatap

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

DCAT-AP 3.0.1 catalogs of published Semantic Data Charter models; Turtle or JSON-LD; no account.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

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: Sonstiges

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": {
    "sdcdcatap": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sdcdcatap",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add sdcdcatap -- uvx sdcdcatap mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "sdcdcatap": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sdcdcatap",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "sdcdcatap": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sdcdcatap",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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 6. 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 Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32435 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 75 % der anderen 32435 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32435 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 Sdcdcatap 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 (4.1.1) kam vor 12 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Apify MCP Server

Alternativen

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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

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MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
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Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
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Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡

Läuft in der CloudAktualisiert heute
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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.

sdc_dcat3_ap

One Semantic Data Charter model, described in DCAT-AP 3.0.1.

sdcdcatap reads a published SDC model's package and writes the dcat:Catalog that DCAT-AP, the DCAT Application Profile for data portals in Europe, asks a portal to exchange: one Dataset per model, the model's schema cited as the standard its records conform to (dct:conformsTo) and as the document that defines their variables (foaf:page), by URL and SHA-256. One rdflib graph, serialized as Turtle and as JSON-LD. The output is checked with SEMIC's own SHACL shapes at a pinned commit and with the Interoperability Test Bed's SEMIC validator.

1. What this is, and where it came from

The sample, samples/nhanes-participant/catalog.ttl (and catalog.jsonld, the same graph), is a Catalog with one Dataset: the records of NHANES Participant (dm-xy8upneajsb8vdcmnve01g6g) from the FAIR Data Demo, a demographic, examination and laboratory record of the National Health and Nutrition Examination Survey (CDC). The model is public:

  • the catalog record: https://sdcstudio.axius-sdc.com/api/v1/catalog/dm/xy8upneajsb8vdcmnve01g6g/
  • the schema the records conform to: https://sdcstudio.axius-sdc.com/dmlib/dm-xy8upneajsb8vdcmnve01g6g.xsd
  • the Semantic Data Charter: https://semanticdatacharter.com
pip install -e ".[fetch]"

sdcdcatap write --package samples/nhanes-participant --out catalog.ttl --jsonld catalog.jsonld sdcdcatap write --ct-id xy8upneajsb8vdcmnve01g6g --ct-id --save-package pkg/ --out catalog.ttl # a catalog of models, from the public catalog sdcdcatap write --package DIR --catalog my-catalog.yaml --out catalog.ttl # a publisher's own declared input

Two kinds of input, kept apart. From the model's package (its JSON-LD, its schema, the public catalog record and the published schema versions; no account needed; a model without a package is refused): title, description, identifier, creator, dates, licence, the schema's URL and SHA-256, the variable count, and the model's own Dublin Core when the modeler wrote it (publisher, subject keywords, contributors, coverage). From the catalog's publisher, declared in catalog.yaml because the profile's controlled vocabularies and range rules demand values the package cannot know: the contact point, the EU data theme, access rights, language, the publisher's ADMS type, the catalog's own title, description and homepage. The package ships a default file for the sample (src/sdcdcatap/data/catalog.yaml); a publisher supplies its own.

Every referenced node is typed and named inline. The range shapes require every object value to be an instance of its class, and the mandatory shapes require a name on every agent and a label on every concept, wherever they sit in the graph. So the publisher is a foaf:Agent with a foaf:name, the theme is a skos:Concept with a skos:prefLabel in its scheme, the licence is a dct:LicenseDocument, the language a dct:LinguisticSystem, and so on. A harvesting portal gets a complete graph.

What the Dataset carries:

dct:title, dct:descriptionthe model's, English-tagged, plus one sentence saying what a governed data record is and that the schema is immutable
dct:identifier, adms:identifierdm-xy8upneajsb8vdcmnve01g6g, as a literal and as an adms:Identifier with skos:notation
dct:conformsToa dct:Standard: the schema at its pinned URL (?sha256=), with the SHA-256 as dct:identifier
foaf:pagea foaf:Document: the schema at its stable URL, described as the data dictionary (153 variables), dct:format XML from the File Type NAL, itself dct:conformsTo the SDC4 reference model
dct:publisher, dct:creatorfoaf:Agents with names; the publisher with its ADMS type and homepage
dcat:contactPointa vcard:Kind with vcard:fn and vcard:hasEmail, from the declared input
dcat:theme, dct:language, dct:accessRightsHEAL from the EU Data Theme vocabulary, ENG from the Languages NAL, PUBLIC from the Access Rights NAL, from the declared input
dct:licensethe model's licence URL as a dct:LicenseDocument
dcat:keyword, dcat:landingPage, dct:issued, dct:modifiedfrom the package
dct:provenance, dcat:versiona dct:ProvenanceStatement: a published model never changes, a revision is a new model naming the one it revised; the SHA-256 as the version

The Catalog carries its title, description, publisher, homepage, language, dates, the Data Theme vocabulary as dcat:themeTaxonomy, and the Dataset.

2. How to verify it

The tests run SEMIC's shapes from data/dcat-ap-3.0.1-4470b8e/, copied at the pinned commit (build/snapshot_dcat_ap.py verifies the pin first), with pySHACL:

pip install -e ".[dev]"

python -m pytest tests -q # the Interoperability Test Bed test runs too, over the network python -m pytest tests -q -m "not network" # offline, as CI runs it

Offline: the mandatory-property shapes (dcat-ap-SHACL.ttl) and the range shapes (ranges.ttl), both conforms, in Turtle and in JSON-LD. The committed samples are asserted isomorphic to a fresh run.

The second judge, the Interoperability Test Bed's SEMIC SHACL validator (https://www.itb.ec.europa.eu/shacl/dcat-ap/, v1.14.0-SNAPSHOT on 9 October 2026, through its REST API), on the sample:

Validation typeResult
dcatap.3_0_1_base0 (mandatory, no background knowledge)conforms
dcatap.3_0_1_range0 (ranges, no background knowledge)conforms
dcatap.3_0_1_codelists (controlled vocabularies)conforms, 3 warnings: the publisher is not in the EU Corporate Bodies NAL (it is a company, not an EU body)
dcatap.3_0_1_rec (recommendations)conforms, 19 warnings, listed in part 4
dcatap.3_0_1_full (everything, with background knowledge)11 violations that are not in the document: see part 4

The network test asserts the first four.

3. What the projection could not say

Left out rather than filled in:

  • No `dcat:distribution` of the records. The FAIR Data Demo's records are not published; the model is. The profile recommends a distribution and does not require one; the writer emits one when a publisher declares an access URL.
  • No temporal coverage, no geometry, no frequency, no dataset series, no data service. The package does not carry them. Spatial coverage, subject keywords, contributors and the model's own publisher come from the model's Dublin Core when the modeler wrote them; SDCStudio's field defaults ("Universal" for coverage, "None" for relation, blanks) read as unset, which is why the NHANES catalog carries none of them.
  • Nothing a publisher would have to decide. The data theme, access rights, language, the publisher's type and the contact point are declared input, said so here, and defaulted only for the sample.

In the other direction, what the record carries that a catalog entry has no place for, stated so a reader knows where to look rather than as a shortcoming of either side:

  • The governance envelope is data in every record. Each Governed Data Record carries its own audit event, PROV activity and PROV agent as validated leaves. DCAT-AP's dct:provenance and prov:wasGeneratedBy describe the dataset; the per-record facts are in the records, defined in the schema the catalog points at.
  • The schema is bound to each record. Every record names the schema it was validated against; the catalog says that once, in dct:conformsTo with the SHA-256.
  • The reason a value is missing is typed in the record. A leaf may carry one of sixteen exceptional values in place of its value; the schema defines them; which one applies, and where, is in the record.
  • There is no data-dictionary slot. DCAT-US 3.0 has describedBy for "the names and definitions of all variables"; DCAT-AP has dct:conformsTo and foaf:page, which is where the schema goes here.

4. What we learned about DCAT-AP 3.0.1 and its validators

Implementer's notes from building this against SEMICeu/DCAT-AP at 4470b8e and the Interoperability Test Bed on 9 October 2026. They describe how the artifacts behave, so the next implementer spends the day on their own catalog rather than on these.

  • Type and name everything you reference. The ranges file checks sh:class on every object property, and the base file requires foaf:name on every foaf:Agent and skos:prefLabel on every skos:Concept in the graph, including vocabulary terms you merely point at (the ADMS publisher type, the data theme). SEMIC's own minimal example, with its publisher as a bare URI, passes the mandatory shapes and fails the ranges for exactly this reason.
  • The `full` and `base` types report violations that are not in the document. An empty minimal catalog (title, description, a named publisher) submitted to dcatap.3_0_1_base returns the same five foaf:name violations on blank-node agents as our sample does, and full adds six dct:title violations on ADMS concept schemes (http://purl.org/adms/publishertype/1.0 and siblings). They come from the background knowledge those types load, not from the content. Read the four groups individually (base0, range0, codelists, rec), each of which reports only on the document; that is what the table in part 2 does.
  • The recommendations type treats the Catalog as a Dataset. With DCAT loaded as background knowledge (dcat:Catalog is a subclass of dcat:Dataset), the Dataset recommendations fire on the Catalog too: contact point, distribution, keyword, theme, spatial and temporal coverage, licence. Of the 19 warnings on the sample, nine are those; the rest are the Dataset's missing distribution, spatial and temporal coverage, dct:type on the creator agent and on the licence document (ADMS licence type), and the publisher outside the Corporate Bodies NAL.
  • `ranges.ttl` references property shapes it does not define. 206 sh:property triples point at nodes with no triples of their own. A Jena-based validator passes over them; pySHACL refuses to run ("not a well-formed SHACL PropertyShape"). The tests drop the undefined references before running; the 91 defined property shapes are what is checked.
  • The REST API is simple. POST https://www.itb.ec.europa.eu/shacl/dcat-ap/api/validate with a JSON body of contentToValidate (the document as a string), embeddingMethod: STRING, contentSyntax, validationType and reportSyntax; the answer is a SHACL validation report. /api/info lists the validation types and the validator version. JSON-LD and Turtle gave identical results.
  • `dcat:version` is a DCAT 3 property that rdflib's closed `DCAT` namespace does not know; build the IRI by hand.
  • The language is a NAL concept, not a tag. dct:language takes http://publications.europa.eu/resource/authority/language/ENG, a dct:LinguisticSystem; a BCP 47 string fails the ranges.

MCP server

sdcdcatap is also an MCP server, registered as io.github.SemanticDataCharter/sdcdcatap, so an assistant that can read a published model with sdcreader can ask for its DCAT-AP 3.0.1 description. One tool, write_catalog, over the same function the CLI calls; stdio; read-only apart from the document it returns; no account; no tool takes a URL (the catalog host is fixed at start with --host). The protocol scaffold is sdcreader.mcp, shared by every SDC projection server.

uvx sdcdcatap mcp            # or: sdcdcatap-mcp, or sdcdcatap mcp

Layout

  • The model's package is read with sdcreader (load_package, fetch_package, read_model): the record tree, its leaves, the enumerated values with their codes, the model's Dublin Core with SDCStudio's defaults as unset. The

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