プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

otgate — OT policy gateway

作者:alikup-aiバージョン 0.1.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.alikup-ai/otgate-opcua

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Gates an LLM agent's writes to an OPC UA server on ranges, rate of change and live interlocks.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: OTGATE_BACKEND, OTGATE_POLICY, OTGATE_AUDIT, OTGATE_SHADOW, OTGATE_RATE_HISTORY, OTGATE_OPCUA_ENDPOINT

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "otgate-opcua": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "otgate"
      ],
      "env": {
        "OTGATE_BACKEND": "your-value",
        "OTGATE_POLICY": "your-value",
        "OTGATE_AUDIT": "your-value",
        "OTGATE_SHADOW": "your-value",
        "OTGATE_RATE_HISTORY": "your-value",
        "OTGATE_OPCUA_ENDPOINT": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add otgate-opcua --env OTGATE_BACKEND=your-value --env OTGATE_POLICY=your-value --env OTGATE_AUDIT=your-value --env OTGATE_SHADOW=your-value --env OTGATE_RATE_HISTORY=your-value --env OTGATE_OPCUA_ENDPOINT=your-value -- uvx otgate

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "otgate-opcua": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "otgate"
      ],
      "env": {
        "OTGATE_BACKEND": "your-value",
        "OTGATE_POLICY": "your-value",
        "OTGATE_AUDIT": "your-value",
        "OTGATE_SHADOW": "your-value",
        "OTGATE_RATE_HISTORY": "your-value",
        "OTGATE_OPCUA_ENDPOINT": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "otgate-opcua": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "otgate"
      ],
      "env": {
        "OTGATE_BACKEND": "your-value",
        "OTGATE_POLICY": "your-value",
        "OTGATE_AUDIT": "your-value",
        "OTGATE_SHADOW": "your-value",
        "OTGATE_RATE_HISTORY": "your-value",
        "OTGATE_OPCUA_ENDPOINT": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • OTGATE_BACKEND env
    Backend to gate: 'fake' for the bundled in-memory reactor simulator, 'asyncua' for a real OPC UA server. Start with 'fake' — it needs no plant and no extra dependency.
  • OTGATE_POLICY env
    Path to the policy YAML. Any tag not listed in it is denied by default.
  • OTGATE_AUDIT env
    Path to the append-only JSONL audit log. Every call, allowed or not, produces exactly one line.
  • OTGATE_SHADOW env
    Set to 1 to run in shadow mode: allowed writes are recorded as 'WOULD execute' and never reach the backend. Use this to watch an agent for a while before letting it touch anything.
  • OTGATE_RATE_HISTORY env
    Path to a JSONL file that keeps the rate-of-change time base across restarts. Without it a restart loses the time base, and rate limits fall back to a one-interval allowance.
  • OTGATE_OPCUA_ENDPOINT env
    OPC UA endpoint, e.g. opc.tcp://localhost:4840. Required when OTGATE_BACKEND=asyncua.

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント alikup-ai で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの5666件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5666件のうち100%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5666件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

otgate — OT policy gatewayは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.1)がレジストリに届いたのは今日です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT昨日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT21 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT2 か月前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

otgate

An OT-aware authorization gateway that sits between an LLM agent and an industrial OPC UA server, applying a process-aware access policy — value ranges, rate limits, interlocks — to every call the agent makes.

Русская версия →

[MCP client / agent] ---MCP---> [otgate] ---OPC UA---> [OPC UA server]

| [policy engine + audit + shadow mode]

The same decisions as terminal output ( python examples/demo.py )

otgate is itself an MCP server. The agent connects to it as if it were an ordinary OPC UA MCP; internally otgate holds a client to the real OPC UA server. Every call is transparent to the agent, and otgate intercepts each one to apply policy and record an audit line.

Why

  • Existing OPC UA MCP servers write to tags with no authorization layer — the agent has full, unbounded access.
  • Existing LLM guardrails (LlamaFirewall, NeMo Guardrails) work on text/prompts and do not understand process semantics — they know nothing about ranges, rates of change, or interlocks.
  • otgate closes exactly that gap: OT semantics + admission policy + audit.

It is not "you may write to this tag" but "you may write *within range X, no faster than Y over interval Z, and only while the emergency tag W is not active*".

Where this fits: OWASP ASI02

In the OWASP Top 10 for Agentic Applications, the risk otgate targets is ASI02 — Tool Misuse & Exploitation: an agent that stays inside its granted privileges but uses a legitimate tool unsafely — parameter pollution, excessive execution, or a call that is only dangerous given the current system state.

Identity and access layers (ASI03) answer *may this agent call this tool*. They do not look at what it writes, how fast, or under which conditions. otgate is the layer that does:

ASI02 sub-mechanismotgate
Parameter pollutionvalue_range — the argument itself is checked
Excessive execution / scalemax_rate over rate_interval, durable across restarts
Unsafe given system stateinterlocks — reads live guard tags before allowing
Unsafe composition (salami attack)cumulative_range — bounds total drift over a window, so slicing a forbidden move into legal steps does not work
Recursion / call stormsmax_calls over calls_interval
Unverifiable safety conditionfails closed — denies rather than guesses

Per-step limits judge one write; cumulative limits judge a *series*. Without the latter an agent walks around max_rate with many small legal steps:

step 1: 50.0 -> 52.5  (drift  +2.5)  ALLOW

step 2: 52.5 -> 55.0 (drift +5) ALLOW step 3: 55.0 -> 57.5 (drift +7.5) ALLOW step 4: 57.5 -> 60.0 (drift +10) ALLOW step 5: 60.0 -> 62.5 (drift +12.5) DENY cumulative drift too large: 62.5 is +12.5 from 50, allowed [-10, 10]

A full mapping against all ten OWASP agentic risks — including what otgate explicitly does not cover (tool-chain manipulation, goal hijacking, memory poisoning, rogue-agent detection) — is in [docs/threat-model.md](docs/threat-model.md).

Install

pip install -e .           # core: FakeBackend, engine, MCP server

pip install -e ".[dev]" # + pytest for the test suite pip install -e ".[opcua]" # + asyncua for a real OPC UA backend

Python 3.11+.

Policy example

A policy is a YAML list of per-tag rules. Any tag not listed is denied by default.

# examples/reactor_policy.yaml
  • tag: "ns=2;s=Reactor.TIC101.PV" # temperature, read-only access: read
  • tag: "ns=2;s=Reactor.TIC101.SP" # temperature setpoint access: write_with_approval # writes need human approval (ASK) value_range: [40, 80] # only within 40..80 degC cumulative_range: [-10, 10] # ... and no more than 10 degC total drift cumulative_interval: 3600 # from where it stood an hour ago max_rate: 5 # no faster than 5 degC ... rate_interval: 60 # ... per 60 seconds interlocks:
  • tag: "ns=2;s=Reactor.ESD" # blocked while emergency shutdown ... condition: "== true" # ... is active action: deny

Access levels: read, write, write_with_approval, deny.

Write check order (first failing check wins): tag-in-policy → access → value range → interlocks → rate of change → approval → allow.

Demo

python examples/demo.py
otgate demo — agent interacting with a reactor via the policy gateway

read temperature (PV) ALLOW read allowed -> 55.0 write setpoint = 60 degC (in range) ASK write requires human approval write setpoint = 200 degC (out of range) DENY value 200.0 is outside allowed range [40.0, 80.0] write setpoint = 60 degC while ESD active DENY interlock active: ns=2;s=Reactor.ESD == True (current ns=2;s=Reactor.ESD = True) write setpoint = 78 degC one second later DENY rate of change too high: |78.0 - 50.0| = 28 in 1s exceeds 5 per 60s

audit log


{"timestamp": "...", "action": "read", "node_id": "ns=2;s=Reactor.TIC101.PV", "value": null, "decision": "ALLOW", "reason": "read allowed", "shadow": false, "executed": true} {"timestamp": "...", "action": "write", "node_id": "ns=2;s=Reactor.TIC101.SP", "value": 60.0, "decision": "ASK", "reason": "write requires human approval", "shadow": false, "executed": false} {"timestamp": "...", "action": "write", "node_id": "ns=2;s=Reactor.TIC101.SP", "value": 200.0, "decision": "DENY", "reason": "value 200.0 is outside allowed range [40.0, 80.0]", "shadow": false, "executed": false} {"timestamp": "...", "action": "write", "node_id": "ns=2;s=Reactor.TIC101.SP", "value": 60.0, "decision": "DENY", "reason": "interlock active: ns=2;s=Reactor.ESD == True (current ns=2;s=Reactor.ESD = True)", "shadow": false, "executed": false} {"timestamp": "...", "action": "write", "node_id": "ns=2;s=Reactor.TIC101.SP", "value": 78.0, "decision": "DENY", "reason": "rate of change too high: |78.0 - 50.0| = 28 in 1s exceeds 5 per 60s", "shadow": false, "executed": false}

Run as an MCP server

Published to the official MCP Registry as `io.github.alikup-ai/otgate-opcua`, and to PyPI as `otgate`.

The registry name carries opcua because its search matches on the server name only and does not index

descriptions, so a bare otgate is findable only by someone who already knows the word.

otgate exposes: read_tag, write_tag, browse, get_audit_log, and the operator approval tools list_pending, approve, deny.

otgate                      # console script (stdio transport)

python -m otgate.server # equivalent

Configuration is via environment variables (so the backend switches without code changes):

VariableDefaultMeaning
OTGATE_BACKENDfakefake or asyncua
OTGATE_POLICYexamples/reactor_policy.yamlpolicy YAML path
OTGATE_AUDITaudit.jsonlaudit log path
OTGATE_SHADOW*(off)*1/true to enable shadow mode
OTGATE_RATE_HISTORY*(in-memory)*path to a JSONL file to make rate-of-change history survive restarts
OTGATE_OPCUA_ENDPOINT—required when backend is asyncua
OTGATE_AGENT_TOKEN—bearer token for the single-agent HTTP channel
OTGATE_AGENTS—path to agents.yaml for multi-agent mode (overrides single-agent)
OTGATE_OPERATOR_TOKEN—bearer token for the operator HTTP channel (must differ from every agent token)
OTGATE_HOST / OTGATE_AGENT_PORT / OTGATE_OPERATOR_PORT127.0.0.1 / 8770 / 8771HTTP bind host and ports

Example MCP client config (FakeBackend):

{

"mcpServers": { "otgate": { "command": "otgate", "env": { "OTGATE_BACKEND": "fake" } } } }

Related work: the layer underneath

otgate governs what the process allows right now — ranges, rate against the live value, interlocks, drift, approval. It does not try to be the access layer underneath that, and there is a good one: IndustriAgents/OPCUA-MCP answers *may this caller touch this node at all* — read-only by default, control profiles, allowlisted targets, pinned certificates, audited control calls.

The two questions are genuinely different. A write of 40 °C to an allowlisted target satisfies every access rule and is still wrong if the tag reads 22 °C and the ramp violates a thermal limit. Access control without process limits permits that write; process limits without access control have nothing to stand on.

A visible difference in the audit trail shows the split: their acceptance criteria require records to carry profile, tool, decision and target IDs without values, which is right for an access log. otgate records the value, because "200.0 refused, outside [40, 80]" is not a sentence you can write without it.

Connecting a real OPC UA server

No code changes — install the extra and point the config at your server:

pip install -e ".[opcua]"

export OTGATE_BACKEND=asyncua export OTGATE_OPCUA_ENDPOINT=opc.tcp://localhost:4840 otgate

The backend lives behind an abstract interface (otgate/backends/base.py) with two implementations — FakeBackend (in-memory simulator, no dependencies) and AsyncuaBackend (real OPC UA). asyncua is imported lazily, so the fake backend, the tests and the demo run without it.

Shadow mode

With OTGATE_SHADOW=1, a write that the engine allows is not executed on the backend — instead the audit records a "WOULD execute" line with executed: false. This lets you run an agent and see what it *would* do to the process without any real effect.

Human approval workflow

A write_with_approval tag returns ASK. Rather than silently drop the write, otgate parks it as a pending request with a TTL and hands the agent an approval id. A human then resolves it through the operator tools:

  • list_pending — show parked write requests.
  • approve — approve and execute, *after re-checking policy* against the current process state. If an interlock tripped or the value drifted out of range while the request waited, the approval is recorded but the write is blocked — an approval is intent, never a blind execute.
  • deny — reject; the write never runs.

Requests

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