프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

MCP Factcheck

제작자: carlisia버전 1.0.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.carlisia/mcp-factcheck

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억
  • 입력해야 할 값: OPENAI_API_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

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

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 carlisia 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 5688개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 5688개 중 1%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5688개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

MCP Factcheck, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: OPENAI_API_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.0)은 13개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

Up-to-date docs for AI agents

제작자: upstash널리 사용됨↓ 97.3만/주★ 6.4만그저께 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

Codebase Memory

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

제작자: DeusData널리 사용됨↓ 1.8만/주★ 4.8만22일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Exa

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

제작자: exa-labs성장 중★ 5.2천2개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ exa.ai

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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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