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

MCP Factcheck

作者:carlisiaバージョン 1.0.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.carlisia/mcp-factcheck

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

An MCP server that validates content against MCP specification using semantic search and AI

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
  • 入力が必要なもの:OPENAI_API_KEY

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

必要なもの

  • DockerDockerのインストール

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": {
    "factcheck": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "OPENAI_API_KEY",
        "ghcr.io/carlisia/mcp-factcheck:v1.0.0"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add factcheck --env OPENAI_API_KEY=your-value -- docker run -i --rm -e OPENAI_API_KEY ghcr.io/carlisia/mcp-factcheck:v1.0.0

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": {
    "factcheck": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "OPENAI_API_KEY",
        "ghcr.io/carlisia/mcp-factcheck:v1.0.0"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "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": {
    "factcheck": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "OPENAI_API_KEY",
        "ghcr.io/carlisia/mcp-factcheck:v1.0.0"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "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

  • OPENAI_API_KEY 必須 env
    OpenAI API key for embedding generation and content validation

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 carlisia 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5717件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5717件のうち1%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5717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

MCP Factcheck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?

入力が必要なもの:OPENAI_API_KEY

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(1.0.0)がレジストリに届いたのは13 か月前です。

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Docker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:↓ 週あたりのダウンロードi★ 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

Up-to-date docs for AI agents

作者:upstash広く使われている↓ 97.3万/週★ 6.4万一昨日更新

パソコンでもクラウドでも

Codebase Memory

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

作者:DeusData広く使われている↓ 1.8万/週★ 4.8万22 日前更新

パソコンで動く

Exa

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

作者:exa-labs広く使われている★ 52132 か月前更新

クラウドで動く✓ exa.ai

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。

MCP Fact-Check MCP Server

An MCP Server for validating code or content against the official Model Context Protocol (MCP) specification to ensure technical accuracy and prevent the spread of misinformation.

📦 [View in MCP Registry](https://registry.modelcontextprotocol.io/?q=mcp-factcheck) - Available in the official MCP Registry

📋 [View Project Roadmap](ROADMAP.md) - See planned features and development progress

🏗️ [Design Documentation](DESIGN.md) - Technical design and implementation details

Overview

The MCP Fact-Check MCP Server helps ensure technical accuracy when coding or writing about MCP by comparing content against official specifications. It uses:

  • Semantic search with OpenAI embeddings to find relevant specification sections
  • AI-powered validation to detect inaccuracies and suggest corrections
  • Compound claim decomposition to validate complex statements with multiple assertions
  • Multiple spec versions support (draft, 2025-06-18, 2025-03-26, 2024-11-05)

Features

MCP Tools Exposed
  1. `check_mcp_claim` - Comprehensive validation of MCP-related content
  • Validates multi-claim content (documentation, tutorials, bullet points)
  • Automatically decomposes compound claims (e.g., "X and Y") for accurate validation
  • Provides step-by-step validation workflow
  • Identifies missing best practices and modal verb issues
  • Returns corrected content with confidence scores
  1. `check_mcp_quick_fact` - Quick fact-checking for single MCP claims
  • Validates single sentences or quick questions
  • Returns concise ✓/✗ verdict with explanation
  • Uses aggressive search strategies for accuracy
  • Perfect for "Does MCP support X?" questions
  1. `search_spec` - Searches MCP specifications using semantic similarity
  • Returns most relevant specification sections
  • Supports all specification versions
  1. `list_spec_versions` - Lists available MCP specification versions
  • Shows version dates and descriptions
  • Indicates which version is current
MCP Prompts Available
  1. `migrate-mcp-content` - Guides content migration between MCP specification versions
  • Validates content against source specification first
  • Identifies changes between specification versions
  • Provides step-by-step migration guidance
  • Works with any type of MCP-related content
  • Preserves the original tone, style, and voice when making corrections or suggestions

Parameters:

  • current_version (required): Source MCP specification version (e.g., "2024-11-05", "2025-06-18")
  • target_version (required): Target MCP specification version to migrate to (e.g., "draft")
  • update_scope (optional): Determines how aggressive the migration should be
  • critical_only: Fix only critical inaccuracies and breaking changes (minimal changes)
  • enhancement_focused: Fix issues and improve clarity, align with best practices
  • comprehensive: Complete review with all improvements and enhanced clarity
  • Default: comprehensive

Installation

The MCP Fact-Check server is available through the Model Context Protocol registry. Install it directly from your MCP client:

For Claude Desktop and other MCP clients:

  • Search for "mcp-factcheck" in your client's server marketplace
  • Click install
  • Provide your OpenAI API key when prompted

That's it! The server will be automatically configured and ready to use.

For developers: If you need to build from source or contribute to the project, see INSTALL.md for development setup instructions.

Observability
Visual Tracing with Arize Phoenix

For a beautiful, AI-focused trace visualization UI, set up Arize Phoenix:

  1. Install and start Phoenix:
# Install Phoenix

pipx install arize-phoenix

Start Phoenix server

phoenix serve

  1. Update the Host config to send traces to Phoenix:
{

"mcpServers": { "mcp-factcheck": { "command": "/path/to/bin/mcp-factcheck-server", "args": [ "--data-dir", "/path/to/data/embeddings", "--telemetry", "--otlp-endpoint", "http://localhost:6006" ], "env": { "OPENAI_API_KEY": "your-api-key" } } } }

  1. View traces at: http://localhost:6006

What you'll see in Phoenix:

  • Beautiful AI-focused interface designed for LLM applications
  • Complete validation pipeline timeline with clear visual hierarchy
  • Embedding generation performance and OpenAI API call tracking
  • Vector search visualization with similarity scores
  • Per-chunk validation confidence levels and quality metrics
  • Cost tracking for OpenAI API usage (or whichever llm is being used for embedding the input content/code)
  • Clean, intuitive navigation focused on AI workflows

Phoenix is specifically designed for AI/ML observability and provides a much more user-friendly experience than traditional tracing tools.

Development

Building
# Build all components

go build -o bin/mfc ./cmd/server go build -o bin/specloader ./utils/cmd

Run tests

go test ./...

Updating Specifications

The project includes pre-extracted MCP specifications and embeddings for all versions. To check when the draft specification was last updated, see data/SPEC_METADATA.json:

# View draft update information

cat data/SPEC_METADATA.json | jq '.specs.draft'

To update the draft specification:

./bin/specloader spec --version draft

./bin/specloader embed --version draft ./bin/specloader embed --version draft-fine

To add a new specification version:

./bin/specloader spec --version 2025-12-15

./bin/specloader embed --version 2025-12-15 ./bin/specloader embed --version 2025-12-15-fine

All specification extraction dates and source commits are automatically tracked in data/SPEC_METADATA.json.

Testing Tools

Test the server using the included test client:

# Build test client

go build -o bin/factcheck-curl ./cmd/factcheck-curl

Test tools

./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings tools/list ./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings tools/call validate_content '{"content":"MCP is a protocol"}'

Test prompts

./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings prompts/list

Get migration prompt with minimal parameters

./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings prompts/get migrate-mcp-content '{"current_version":"2024-11-05","target_version":"draft"}'

Get migration prompt with all parameters

./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings prompts/get migrate-mcp-content '{ "current_version": "2024-11-05", "target_version": "2025-06-18", "update_scope": "critical_only" }'

Architecture

See DESIGN.md for the complete architecture documentation.

Environment Variables

  • OPENAI_API_KEY - Required for embedding generation and content validation
  • GITHUB_TOKEN - Optional, for higher GitHub API rate limits when extracting specs

License

MIT License. See LICENSE for details.

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