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

Sdcvalidator

von SemanticDataCharterVersion 4.6.3i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.SemanticDataCharter/sdcvalidator

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

SDC4 structural validator with ExceptionalValue recovery; thin wrapper over xmlschema.

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

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add sdcvalidator -- uvx sdcvalidator mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "sdcvalidator": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sdcvalidator",
        "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": {
    "sdcvalidator": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sdcvalidator",
        "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 32417 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 85 % der anderen 32417 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32417 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 Sdcvalidator 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 (4.6.3) kam vor 6 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, FOGA node

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

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

Spec Driven Development

von formulahendry

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

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

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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FOGA node

von garyyang-finchip

A Finch OG Agent cell as an MCP server: read the world, dry-run and take ERC-8414 tenders by policy.

Computer oder 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.

sdcvalidator

SDC4 structural validator — a thin wrapper over xmlschema with two-tier error classification.

What it does

  • Validates XML instances against SDC4 XSD schemas
  • Classifies errors into structural (Tier 1: reject) vs semantic (Tier 2: report)
  • Checks SDC4 schema compliance (no xsd:extension — only xsd:restriction)
  • Strict validation by default — catches invalid restriction derivations (wrong element names, type mismatches) at schema load time
  • Converts between XML and JSON using schema-aware conversion

Install

pip install sdcvalidator

Or from source:

git clone https://github.com/SemanticDataCharter/sdcvalidator.git

cd sdcvalidator pip install -e .

Python API

from sdcvalidator import SDC4Validator, ErrorTier

Validate an XML instance (strict mode by default)

validator = SDC4Validator("my_schema.xsd") result = validator.validate("my_instance.xml")

if result.is_valid: print("Valid!") else: for err in result.structural_errors: print(f"STRUCTURAL: {err.reason}") for err in result.semantic_errors: print(f"SEMANTIC: {err.reason}")

Validation modes

The validation parameter controls how strictly the XSD schema itself is checked when loaded:

  • `'strict'` (default) — Raises XMLSchemaParseError if the schema contains invalid restriction derivations (e.g., element names that don't match the base type). This is the recommended mode.
  • `'lax'` — Silently collects schema derivation errors without raising. Use only for pre-existing schemas known to have issues.
  • `'skip'` — Skips schema-level validation entirely.
# Explicit lax mode for legacy schemas

validator = SDC4Validator("legacy_schema.xsd", validation='lax')

Schema compliance checking
from sdcvalidator import validate_sdc4_schema_compliance, assert_sdc4_schema_compliance

Check if a schema uses xsd:extension (not allowed in SDC4)

is_valid, errors = validate_sdc4_schema_compliance("schema.xsd")

Or raise an exception

assert_sdc4_schema_compliance("schema.xsd")

Error classification
from sdcvalidator import ErrorClassifier, ErrorTier

classifier = ErrorClassifier() tier = classifier.classify(some_xmlschema_error)

ErrorTier.STRUCTURAL or ErrorTier.SEMANTIC

Exceptional Value recovery

A semantic (Tier 2) error does not have to reject a record. Recovery keeps the value and inserts an ISO 21090 ExceptionalValue beside it (Invalid, for a value that fails its type, pattern, range or enumeration), so the record says which value is unusable and why, and the rest of it stays usable.

from sdcvalidator import SDC4Validator, SDC4UnrecoverableError

v = SDC4Validator("dm-xxxx.xsd", validation="lax") result = v.recover("record.xml") # RecoveryResult; the source is never mutated for r in result.recoveries: # Recovery: path, code ("INV"), name, reason, inserted print(r.code, r.reason, r.path) if not result.ok: # an error no ExceptionalValue covers print(result.unrecoverable)

tree = v.validate_with_recovery("record.xml", save=False) # raises SDC4UnrecoverableError instead

  • An ExceptionalValue the record already carries (a refusal, a masked field, written where the record was made) is kept, and covers its value; recovery never inserts a second one. remove_existing_ev=True removes them first.
  • An error recovery cannot cover is returned in unrecoverable by recover(), and raised as SDC4UnrecoverableError by validate_with_recovery(); it is never skipped.
  • Structural (Tier 1) errors raise SDC4StructuralValidationError.
  • Pass an XMLResource when the record carries prefixed QNames in content (xsi:type="sdc4:...").
XML/JSON conversion
from sdcvalidator.converters import xml_to_json, json_to_xml

XML -> JSON (schema-aware)

data = xml_to_json("instance.xml", schema_path="schema.xsd")

JSON -> XML

json_to_xml(data, "schema.xsd", "output.xml")

CLI

sdcvalidate — Validate XML against schema
# Basic validation

sdcvalidate schema.xsd instance.xml

JSON output

sdcvalidate schema.xsd instance.xml --json

Skip SDC4 compliance check

sdcvalidate --no-compliance-check schema.xsd instance.xml

Exit codes: 0 valid, 1 semantic errors only, 2 structural errors.

sdcvalidator-xml2json — Convert XML to JSON
sdcvalidator-xml2json instance.xml --schema schema.xsd

sdcvalidator-xml2json instance.xml -o output.json

sdcvalidator-json2xml — Convert JSON to XML
sdcvalidator-json2xml data.json schema.xsd -o output.xml

MCP Server

sdcvalidator ships a stdio MCP (Model Context Protocol) server so any MCP-capable agent can validate SDC4 data without importing the Python library. It implements JSON-RPC 2.0 directly over stdio — no external MCP SDK dependency.

sdcvalidator            # what an MCP registry client runs (uvx sdcvalidator)

sdcvalidator mcp # the same, spelled like the other Semantic Data Charter servers sdcvalidator-mcp serve --mcp # still works for existing client configurations

A client configuration needs only "command": "uvx", "args": ["sdcvalidator"].

Tools
ToolPurpose
validate_instanceValidate an XML instance against its SDC4 XSD schema. Returns pass/fail with error count and classified errors.
validate_and_reportValidate an instance and return a detailed report with two-tier (structural vs semantic) error classification.
check_schema_complianceCheck whether an XSD schema follows SDC4 principles (restriction only, no xsd:extension). Does not validate instances.

validate_instance and validate_and_report take schema_path and instance_path, plus an optional check_compliance boolean (default true). check_schema_compliance takes schema_path only.

Two-Tier Error Classification

TierTypeExamplesAction
1StructuralUnknown elements, cardinality violations, wrong nestingReject
2SemanticType errors, pattern violations, enumeration mismatchesReport, or recover with an ExceptionalValue

SDC4 Schema Compliance

SDC4 data models must use xsd:restriction only — never xsd:extension. This enforces separation of structure (reference model) and semantics (data models), guaranteeing global interoperability.

The validator checks this by default and rejects schemas that violate this principle.

Status

Production-ready. Available on PyPI under Apache 2.0.

License

Apache License 2.0 — see LICENSE.

Links

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