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

Sdcgovernance

作者:SemanticDataCharterバージョン 4.3.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.SemanticDataCharter/sdcgovernance

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Governance validation for Semantic Data Charter instances; returns OASIS XACML decisions.

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: その他

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。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

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

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add sdcgovernance -- uvx sdcgovernance mcp

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

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

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。

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7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 SemanticDataCharter 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

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32691件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32691件のうち74%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32691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

Sdcgovernance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(4.3.1)がレジストリに届いたのは12 日前です。

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:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Dialyne

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

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211一昨日更新
インストール

Dialyne

作者:dialyne

Real phone calls in France for AI agents: dial +33 numbers, menus, hold, AI disclosure.

クラウドで動く今日更新
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。

sdcgovernance

W3C standards-based governance advisory engine for Semantic Data Charter instances.

A Python library that validates governance content in XML data instances against governance components defined in the SDC data model. If the model defines governance (workflow, attestation, party/role, provenance, audit), the instance must carry that content - and this library validates it.

Returns decisions using OASIS XACML semantics: PERMIT, DENY, or INDETERMINATE.

No framework dependency. No middleware. A function call.

How It Works

SDC data models (XSD) can optionally include governance components: Workflow state machines, Attestation authority requirements, Party/Role constraints, Provenance requirements, and Audit definitions. These are part of the data model, not a separate governance layer.

When governance components are defined, every XML data instance must carry the corresponding governance content. This library validates that content against the model:

from sdcgovernance import validate_governance

result = validate_governance("model.xsd", "instance.xml")

print(result.decision) # PERMIT, DENY, or INDETERMINATE print(result.has_governance) # True if model defines governance components print(result.errors) # list of governance validation errors print(result.receipt) # tamper-evident decision receipt

If the model does not define governance components, the result is PERMIT - no governance to enforce.

Two Independent Libraries

sdcvalidator and sdcgovernance are separate, independent libraries. There is no hook, no chaining, no automatic invocation of one from the other.

sdcvalidator (structural validation)

Does the instance conform to the XSD schema? Single-pass. Instance in, pass/fail out.

sdcgovernance (governance advisory) Does the model define governance components? If yes: does the instance carry valid governance content? Conversational. Agents query multiple times during a workflow.

Both libraries read the schema from the instance. Agents call each one independently, at different points in a workflow, in whatever order the operational logic requires. A single workflow may involve multiple calls to both libraries.

What Gets Validated

ComponentWhat the model definesWhat the instance must carry
WorkflowCluster tree of valid paths (sub-clusters with XdOrdinal states)Current XdOrdinal state, proposed transition validated against ordinal adjacency in valid paths
AttestationAuthority requirements per actionAttestation with correct role, party reference, timestamp
Party/RoleRole constraints for governed actionsActing party identification with required role
Provenance/AuditProvenance requirements (PROV-O) + retention policy (DPV)PROV-formatted record(s) per retention policy: most recent + hash, last N, or full chain

Governance components are discovered by their position in the DMType root (fixed RM slots: workflow, attestation, party/role, audit, and related), not by CUID2 identity. Once a slot is found, its content is validated by vocabulary binding against the relevant standard (PROV-O, SCXML, VC, DPV). Any component occupying the right slot and bound to the right vocabulary is recognized - whether it comes from the Default project or was custom-built.

Enforcement Decisions (OASIS XACML)

DecisionMeaning
PERMITAll governance checks pass - action is authorized
DENYOne or more governance checks fail - action is refused
INDETERMINATEGovernance checks partially pass - requires review (configurable)

Every decision produces a W3C PROV record and a SHA-256 hash-chained receipt.

What happens after the decision is the agent's responsibility. sdcgovernance issues the decision and the receipt. The operational response - routing, escalation, notification, halting - is customer business logic that varies per implementation.

Two Interfaces, One Engine

Python API - for direct integration:

from sdcgovernance import validate_governance

result = validate_governance("model.xsd", "instance.xml")

MCP Server - for any agent framework:

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

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

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

The MCP server exposes governance as tools that agents call. The agent runs the loop. sdcgovernance advises.

Standards

  • OASIS XACML - decision semantics (PERMIT/DENY/INDETERMINATE)
  • SDC native structure + W3C SCXML concepts - workflow sequencing via XdOrdinal components in sub-cluster paths, borrowing the concepts of state and transition from automata theory as specified in W3C SCXML
  • W3C PROV (PROV-O, PROV-DM) - provenance/audit records (one governance dimension)
  • W3C Data Privacy Vocabulary (DPV) - provenance retention policy (same vocabulary used for SDC access control)
  • W3C Activity Streams 2.0 - activity/event type vocabulary
  • W3C Verifiable Credentials Data Model 2.0 - attestation authority pattern
  • W3C SHACL - cross-entity constraint validation
  • OMG DMN - decision tables for complex governance rules
  • SHA-256 - tamper-evident hash chains for decision receipts

Architecture

src/sdcgovernance/

├── init.py # Public API: validate_governance() ├── engine.py # GovernanceEngine - the decision engine agents query ├── model_inspector.py # Inspect SDC model for governance components ├── workflow.py # Validate workflow transitions in instance ├── attestation.py # Validate attestation content in instance ├── party_role.py # Validate party/role constraints in instance ├── provenance.py # Validate provenance/audit records + PROV generation + DPV retention policy ├── decision.py # DMN decision table evaluation + content hash ├── tables.py # Decision table registry: id, version, hash; files on disk ├── receipts.py # Decision receipt chain (hash-chained) ├── shacl_runtime.py # SHACL cross-entity constraint validation └── mcp_server.py # MCP server exposing governance tools to any agent

Pure Python. No Django. No middleware. No web framework dependency.

Installation

pip install sdcgovernance

Integration with SDC Ecosystem

  • sdcvalidator - independent structural validation library. Agents call it separately from sdcgovernance, at different points in a workflow.
  • SDCStudio - models governance components visually. The XSD output includes governance definitions that sdcgovernance validates against.
  • AppGen - generated applications can call validate_governance() at data entry boundaries.
  • SDC Agents - reference implementations showing how to wire governance MCP tools into agentic workflows using Default project governance models. Customer agents connect to the same MCP server and use the tools however they want.

Status

Production-ready. Available on PyPI under Apache 2.0.

Dependencies

  • rdflib - RDF/PROV record generation
  • pyshacl - SHACL constraint validation

License

Apache 2.0

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