Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
EU AI Act + Colorado AI Act compliance scoring. 87/100 in 60 seconds. Free local scan.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
DINGDAWG_API_KEY비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
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": {
"dingdawg-compliance": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"dingdawg-compliance"
],
"env": {
"DINGDAWG_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add dingdawg-compliance --env DINGDAWG_API_KEY=your-value -- npx -y dingdawg-compliance실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"dingdawg-compliance": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"dingdawg-compliance"
],
"env": {
"DINGDAWG_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"dingdawg-compliance": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"dingdawg-compliance"
],
"env": {
"DINGDAWG_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.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 dingdawg 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
입력해야 할 값: DINGDAWG_API_KEY
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(2.0.11)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FlyDocs
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Spec-driven development workflow: your agent works issues, sessions and the status lifecycle.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Colorado SB 205 AI Act compliance scanner. Run it in 60 seconds. Get your score. Know your gaps before June 30, 2026.
pip install dingdawg-compliance
python3 -m dingdawg_compliance scan
Colorado SB 205 requires any company using AI for consequential decisions (employment, housing, credit, insurance, healthcare, education) to:
This tool scores your readiness across all 25 SB 205 controls. Free. No signup. Runs locally.
pip install dingdawg-compliance
Requires Python 3.9+. No external dependencies — stdlib only.
python3 -m dingdawg_compliance scan
Walk through all 25 controls. Answer y/n/skip for each. Get your score at the end.
Example output:
──────────────────────────────────────────────────────
Overall Score: 44/100 [████████░░░░░░░░░░░░] NEEDS WORK ──────────────────────────────────────────────────────
Category Scores: ~ scope 100% ✗ impact_assessment 0% ✗ transparency 33% ✗ appeal 0% ~ governance 50% ✗ bias_testing 0% ✗ data_governance 0% ✗ incident_response 50% ✓ audit 100%
⚠ Critical gaps (2) — mandatory under SB 205: • CO-3 Pre-Deployment Impact Assessment • CO-6 Consumer Disclosure at Point of Decision
Need the full remediation report? → dingdawg.com/compliance (CO SB 205 gap report — $199)
python3 -m dingdawg_compliance score responses.json
Format for responses.json:
{
"CO-1": true, "CO-2": true, "CO-3": false, "CO-4": null }
true = implemented, false = not implemented, null = unknown (scored as not implemented).
python3 -m dingdawg_compliance controls
from dingdawg_compliance import calculate_co_sb205_score, CO_SB_205_CONTROLS
responses = { "CO-1": True, # scope: identified consequential decisions "CO-3": False, # impact_assessment: no pre-deployment assessment yet "CO-6": True, # transparency: consumer disclosure implemented
}
result = calculate_co_sb205_score(responses) print(result["score"]) # 0-100 print(result["gaps"]) # list of unimplemented controls print(result["critical_gaps"]) # CO-3, CO-6, CO-10, CO-14 if missing
from dingdawg_compliance import ComplianceStore, ComplianceScorer, ComplianceFramework
store = ComplianceStore() # stored at ~/.dingdawg/compliance/compliance.db
store.assess_control("CO-3", status="COMPLIANT", assessor="legal-team", notes="Completed Q1 2026")
scorer = ComplianceScorer(store) print(scorer.overall_posture_score()) # e.g. 72.0 print(scorer.per_framework_score()) # per-framework breakdown print(scorer.gap_analysis()) # prioritized gap list
from dingdawg_compliance import AutoAssessor
from pathlib import Path
assessor = AutoAssessor( base_dir=Path("./src"), db_paths=[Path("./data/app.db")] )
results = assessor.run_all_checks() print(results"checks"["summary"]) print(results"checks"["summary"])
| ID | Category | Control | Critical |
|---|---|---|---|
| CO-1 | scope | Consequential Decision Identification | |
| CO-2 | scope | High-Risk AI System Classification | |
| CO-3 | impact_assessment | Pre-Deployment Impact Assessment | ★ |
| CO-4 | impact_assessment | Annual Impact Assessment Review | |
| CO-5 | impact_assessment | Impact Assessment Documentation | |
| CO-6 | transparency | Consumer Disclosure at Point of Decision | ★ |
| CO-7 | transparency | Disclosure Timing | |
| CO-8 | transparency | Disclosure Content — AI Role | |
| CO-9 | transparency | Disclosure Content — Data Used | |
| CO-10 | appeal | Appeal Mechanism | ★ |
| CO-11 | appeal | Human Review Option | |
| CO-12 | appeal | Opt-Out Mechanism | |
| CO-13 | appeal | Appeal Response Timeline | |
| CO-14 | governance | Responsible AI Officer Designation | ★ |
| CO-15 | governance | AI Inventory | |
| CO-16 | governance | Vendor Due Diligence | |
| CO-17 | governance | Policy Documentation | |
| CO-18 | bias_testing | Pre-Deployment Bias Testing | |
| CO-19 | bias_testing | Ongoing Bias Monitoring | |
| CO-20 | bias_testing | Protected Class Analysis | |
| CO-21 | data_governance | Training Data Documentation | |
| CO-22 | data_governance | Data Minimization | |
| CO-23 | incident_response | AI Incident Response Plan | |
| CO-24 | incident_response | Error Notification | |
| CO-25 | audit | Third-Party Audit Trail |
★ Critical — mandatory remediation required before June 30, 2026.
This scanner shows what to check and where your gaps are. It does not generate remediation plans, regulatory citations, evidence templates, or audit-ready documentation.
For the full gap report with remediation guidance → dingdawg.com/compliance
Apache 2.0 — free to use, fork, and contribute.
PRs welcome for new indicators, additional frameworks, or CLI improvements. Open an issue first for anything structural.