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-dev 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(2.0.4)은 7개월 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, Master CSS
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.
Inspect Master CSS classes, generated CSS, and project stylesheets from your AI client.
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.