GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
作者による説明(英語の原文)
Policy-as-code guardrails for AI coding agents, validated via OPA, Conftest, Checkov & Semgrep.
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。
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。
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。
必要なもの
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": {
"constraints-registry": {
"command": "uvx",
"args": [
"constraints-registry"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add constraints-registry -- uvx constraints-registryプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"constraints-registry": {
"command": "uvx",
"args": [
"constraints-registry"
]
}
}
}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。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"constraints-registry": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"constraints-registry"
]
}
}
}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。
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。
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9日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント SureshKhemka で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
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。
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)。
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4 か月前です。
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。
同じカテゴリには:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
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
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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。
Policy-as-code guardrails for AI-generated code. An MCP server that
serves engineering constraints to coding agents (Claude Code, Cursor, Codex) at
generation time and validates artifacts with **OPA, Conftest, Checkov, and
Semgrep**.
A single, queryable source of engineering constraints (infrastructure, organizational, architectural) that coding agents (Claude Code, Cursor, Codex, …) consult at code-generation time, exposed over an MCP server. It does not enforce constraints itself — it provides guidance to agents and delegates deterministic validation to existing enforcement engines (OPA, Conftest, Checkov, Semgrep).
Constraints are authored in source repos, aggregated into an immutable, versioned bundle, and served over MCP so an agent can:
describe_scope — discover the valid selector vocabulary,get_constraints — fetch the rules relevant to what it's building, andvalidate — check a candidate artifact against the bound enforcement engines.Authoritative requirements:
constraint-registry-v0-spec.md.
Requirement → component → test mapping:
TRACEABILITY.md.
adapters/sarif/), so adding a new SARIF engine is mostly wiring. Adding an engine = one adapter + one config line (see Adding an enforcement engine).describe_scope, get_constraints, validate) over stdio or a shared HTTP endpoint. get_constraints fails open so an agent is never blocked.| Tool | Required? | Notes |
|---|---|---|
| Python ≥ 3.11 | yes | the package targets 3.11+ |
| [uv](https://docs.astral.sh/uv/) | yes | manages the venv and runs entry points |
[OPA](https://www.openpolicyagent.org/docs/latest/#running-opa) (opa) | for Rego validate / fixture cross-checks | the reference enforcement engine |
[Conftest](https://www.conftest.dev/install/) (conftest) | optional | second Rego engine; its checks SKIP if absent |
[Checkov](https://www.checkov.io/2.Basics/Installing%20Checkov.html) (checkov) | optional | IaC scanning engine; its checks SKIP if absent |
[Semgrep](https://semgrep.dev/docs/getting-started/) (semgrep) | bundled | source-code engine; installed automatically by uv sync |
Install the external engines on macOS:
brew install opa conftest checkov # semgrep is installed by `uv sync`
Each engine is optional and independent: any test or harness check whose engine binary is not on PATH is skipped, not failed. The registry and the get_constraints/describe_scope guidance work without any engine at all — an engine is only needed to run validate and the fixture cross-checks for constraints bound to it.
git clone https://github.com/SureshKhemka/constraints-registry.git
cd constraints-registry
uv sync # create the venv + install deps (incl. semgrep)
uv run cregistry-harness # run the validation harness against the bundled samples
The harness emits machine-readable JSON and exits non-zero on any failure. A green run looks like:
{ "passed": true, "summary": { "pass": 21, "fail": 0, "skip": 0, "total": 21 }, "checks": [ ... ] }
(skip is used only when an optional engine like conftest is not installed.)
Two transports — pick based on how you want tools to connect.
# stdio (default): each tool launches its own copy; nothing to manage
uv run cregistry-mcp
uv run cregistry-mcp --http --port 8765 --reload-interval 60
Flags: --transport {stdio,http,sse}, --http (shorthand), --host (default 127.0.0.1), --port (default 8765), --config (or $CREGISTRY_CONFIG), --reload-interval SECONDS (0 = off).
Manage the shared HTTP server:
lsof -ti tcp:8765 | xargs kill # stop
Full operational guide (stop/restart, macOS launchd auto-start, the repo-sync/decoupling pattern): `docs/RUNNING.md`. Tool input/output contracts: `docs/MCP_CONTRACT.md`.
The server exposes three tools: describe_scope, get_constraints, validate.
# shared HTTP server (start it first, see above), available in every project:
claude mcp add --scope user --transport http constraint-registry http://127.0.0.1:8765/mcp
claude mcp add constraint-registry -- uv run --directory "$(pwd)" cregistry-mcp
claude mcp list # should show: constraint-registry ... ✔ Connected
~/.cursor/mcp.json){ "mcpServers": { "constraint-registry": { "url": "http://127.0.0.1:8765/mcp" } } }
Configure an MCP server with command: uv, args: ["run","--directory","/abs/path/to/repo","cregistry-mcp"].
Agents auto-discover the tools, but to get them to consult the registry *before* generating code, add an instruction to your project (or ~/.claude/CLAUDE.md):
Before writing AWS/infra code, call the constraint-registry MCP:
describe_scope
to learn valid selector values, then
get_constraintswith the right scope, and
comply with every
hardconstraint as a non-negotiable downstream gate.
Optionally
validatethe result.
A source is a directory with constraints/*.yaml (one constraint per file) and, optionally, policies/ (engine policies) and fixtures/ (sample artifacts). Register sources and engines in registry.config.yaml:
sources:
engines:
precedence_policy: default
A constraint (see sources/platform-security/constraints/aws-s3-no-public-access.yaml):
id: aws.s3.no-public-access
title: "S3 buckets must not be publicly accessible" intent: "Public buckets are the top source of data-exposure incidents." category: infrastructure # infrastructure | organizational | architectural scope: providers: [aws] resource_types: [aws_s3_bucket] # Terraform resource ids (NOT "s3_bucket") environments: [all] repos: ["tag:data-plane"] severity: hard # hard | soft | advisory enforcement: # omit for an advisory (guidance-only) constraint
guidance: do: ["Attach an aws_s3_bucket_public_access_block with all four flags true"] dont: ["Never set acl = 'public-read' or 'public-read-write'"] example_compliant: | {"resources": {"aws_s3_bucket": {"data": {"acl": "private", "public_access_block": true}}}} owner: platform-security version: 1.0.0 fixtures: # optional; cross-checked against the engine pass: fixtures/s3_private.json fail: fixtures/s3_public.json
Scoping notes (matters when agents query):
resource_types use the target tooling's identifiers (Terraform: aws_s3_bucket). Call describe_scope to discover the exact vocabulary present.uv run cregistry-harness to validate schema, precedence, and fixtures.Run the server with --reload-interval N and it re-imports from disk every N seconds, publishing a new immutable bundle when content changes:
uv run cregistry-mcp --http --port 8765 --reload-interval 60
git pull or CI publish). Code/dependency changes still need a restart.uv run cregistry-harness runs end-to-end against the bundled, self-contained sample sources and proves: schema conformance, deterministic import, malformed- constraint isolation, namespacing & precedence, versioning & deprecation, engine- interface conformance (incl. a reusable suite any adapter can be run against), fixture cross-checks / broken-binding detection, the MCP contract / scoping / fail-open, and hot-reload behavior. It prints structured JSON and returns a non-zero exit on any failure — suitable for CI.
uv run cregistry-harness # human-readable JSON to stdout, exit 0/1
uv run cregistry-harness --config path/to/registry.config.yaml
Implement the `EngineAdapter
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