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

KG-SSOT

제작자: marciocar버전 4.45.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.marciocar/kg-ssot

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Company-brain knowledge graphs: confirmed claims cite sources, and decisions get revisited

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

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

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

제작자의 .mcpb 파일 다운로드

링크는 제작자의 파일로 바로 연결돼요. 우리가 보관하거나 다시 패키징하지 않아요. 파일을 열면 Claude Desktop이 설치해요.

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add kg-ssot -- uvx kg-ssot

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "kg-ssot": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "kg-ssot"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "kg-ssot": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "kg-ssot"
      ]
    }
  }
}

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.

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 marciocar 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 97%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

KG-SSOT, 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?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

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(4.45.0)은 어제 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv), MCPB도 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.

KG-SSOT

The trust layer for a company brain: knowledge graphs in plain text where a confirmed claim must cite its source, a decision records what it replaced and what it rests on, and a decision comes back for review when a source it pinned changes.

English | Português (Brasil)

Documentation · Adopt it · The contract · Conformance suite · Changelog · For AI agents

The contract in 40 seconds: a claim without a source is refused, then fixed, queried and gated.


Why

A company brain is usually built by piling documents into RAG or GraphRAG. That keeps the data, but not the decisions: who decided what, on which source, and whether that source still holds. Teams, of people or of agents, pile up conclusions such as "the retry is idempotent" or "we decided on three attempts", and on the way they lose three things: the source, the date it was last verified and what depends on it. When the person who decided leaves, the reasoning leaves too.

KG-SSOT treats this as a format problem, not a discipline problem. Knowledge lives in a .kg.yaml graph, versioned next to the code, and a formal contract decides in CI what fails:

  • a confirmed or production node without provenance fails (a claim with no recoverable source is declared unverifiable instead);
  • a source that is only a placeholder (unknown, n/a, tbd) fails;
  • an edge that points nowhere fails, and so does a node with no edges;
  • a verification stamp with nothing to check against, a decision with no origin and a production claim backed only by testimony raise warnings.

What it does for a company brain

You need to know...KG-SSOT gives you
Where a claim came fromA provenance on every confirmed claim: the file, the line or the node, and, if you pin it, a hash that kg_trace.py check verifies
Why a decision was made, and what it replacedkg_query --decision ID: the whole SUPERSEDES line, what supports it and the status of each support
Which decisions to look at againkg_query --revisit: the ones past their review cadence, contested, or whose approved document or pinned source changed
What is on each owner's platekg_query --open --where owner=X --sort attention
How many open decisions each graph holds, or any count by fieldkg_query --type decision --open --group-by file
Which nodes are most supported, and by how many distinct sourceskg_query --edges --where edge_type=SUPPORTS --group-by to.file --group-by to.id --count-distinct from.id
Which decisions have no internal SUPPORTS edge in their own graphkg_query --type decision --where degree.in.SUPPORTS=0; a SUPPORTS from another graph is not counted, so complete it with kg_query --edges --where edge_type=SUPPORTS --where scope=external
What is past its re-verification date, on any kind of nodekg_query --due, the most overdue first
Who cites this node in other repositories, before you delete itkg_refs cited-by repo:ID --repo name=folder ..., with what was and was not read
What an e-mail, chat or wiki event said, and who sent itAn evidence node with the CloudEvents 1.0.2 names in x_event, pinned to the accepted inbox document (recipe)

Business, technical, compliance and design knowledge can live in the same format, in your repository. It plugs in as a Python package or an MCP server, with a JavaScript validator on npm, and the CI gate is one of its uses, not the point. The pins are checked when kg_query or kg_trace.py runs with --root.

Get started in 60 seconds

pip install kg-ssot

the conformance suite against the reference reader, from the installed package

kg-conformance | tail -2

one valid graph and one that fails

kg-validate valid.kg.yaml broken.kg.yaml

Or straight from the repository, with hash-checked dependencies:

git clone https://github.com/marciocar/kg-ssot && cd kg-ssot

python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install --require-hashes -r tools/requirements.txt .venv/bin/python3 -I tools/kg_validate.py \ spec/conformance/fixtures/latest/form/minimal/valid-minimal.kg.yaml \ spec/conformance/fixtures/latest/form/minimal/bad-node-missing-label.kg.yaml

PASS spec/conformance/fixtures/latest/form/minimal/valid-minimal.kg.yaml

FAIL spec/conformance/fixtures/latest/form/minimal/bad-node-missing-label.kg.yaml MUST form.required.node.label ×1 · 2 files; 1 pass the MUST; 0 with a SHOULD warning (kg-contract-v4.schema.json + kg-contract-v4.should.schema.json)

The tools print in English by default and in Brazilian Portuguese when your locale is pt_BR (or KG_SSOT_LANG=pt-BR). Codes, exit codes and JSON keys never change with the language; only the human text does.

Install

ChannelCommandWhat you get
PyPIpip install kg-ssotThe commands kg-validate, kg-conformance, kg-gate, kg-store, kg-query, kg-diff, kg-vocab, kg-criterion, kg-audit, kg-trace, kg-refs, kg-vector, kg-mcp and kg-prov-export, with the contract and the suite inside; pip install "kg-ssot[vector]" adds the search by similarity
npmnpm install kg-ssotThe JavaScript reader with a precompiled validator, which also runs in React Native and Expo
Claude Desktopthe .mcpb file from the latest releaseThe MCP server as a one-click extension
MCP Registryio.github.marciocar/kg-ssotThe same server for any MCP client
Containerdocker pull ghcr.io/marciocar/kg-ssotThe MCP server as a service next to a client without Python, such as LibreChat
Your repositorykg_vendor.py update --tag kg-ssot-v4.45.0The release vendored by tag, with a sha256 stamp, and the gate in your CI (manual, chapter 6)

A node, inside

- id: C_RETRY_SAFE

node_type: claim plane: PROD status: confirmed impact: 4 confidence: 0.8 label: The payment retry is idempotent. verified_at: "2026-10-01" verified_against: tests/payment_retry_test.py provenance: source: tests/payment_retry_test.py locator: test_retry_is_idempotent method: "measurement: integration test in CI"

The label is the claim, short. The provenance says where it came from and how: one of five method classes, measurement, reading, judges, derived or testimony. The stamp says when it was verified and against what. Since contract v4.16 these English names are the canonical form; the Portuguese medição, leitura, juízes, derivado and testemunho are still accepted as aliases, with no warning.

Use it from an AI agent

The reference MCP server gives a model the contract and a store: it validates a graph, writes only what passes, reads, lists, queries with every edge resolved to the label on the other end, and shows history. Read-only tools are annotated as such, so a client can skip confirmation for them.

kg-mcp --root ./graphs          # stdio, for Claude Desktop, Claude Code and other MCP clients

kg_schema_help returns the current contract, a minimal passing example and the fixes for the most common codes, so a model can write a passing graph on the first try. llms.txt indexes the documentation for agents, and llms-full.txt has all of it in one file.

The agent skill. skills/kg-ssot/ is an Agent Skills skill that teaches a coding agent to write, fix, validate and query graphs with these tools, in .kg.yaml and .kg.json. In a pre-registered test, an agent with the skill reached the same result with 45% of the output tokens and 54% of the tool calls.

npx skills add marciocar/kg-ssot -s kg-ssot     # Claude Code, Codex and other clients that read Agent Skills

In Claude Code, it also comes as a plugin: /plugin marketplace add marciocar/kg-ssot, then /plugin install kg-ssot@kg-ssot.

How it works

flowchart LR

subgraph product["Product (one tag kg-ssot-vX.Y.Z)"] C["Contract JSON Schema MUST + SHOULD

  • integrity rules"] S["Conformance suite

512 cases as plain data"] R["Reference reader kg_validate.py"] S -- "every reader passes" --> R C --> R end subgraph adopter["Adopter repository"] V["vendor/kg-ssot

  • sha256 stamp"] G["kg_gate.py in CI

per-graph ratchet"] K["the team's .kg.yaml"] V --> G K --> G end product -- "kg_vendor.py update --tag" --> V G -- "nothing gets worse: a new graph passes, debt only shrinks" --> PR["PR approved"]

  1. The contract is JSON Schema 2020-12 at two levels: MUST fails, SHOULD warns. The rules a schema cannot express (unique ids, existing edge ends, orphan nodes) are part of it.
  2. The suite is the compatibility proof: each case is a real YAML file with the expected verdict and codes, and a reader passes only if it emits exactly the same codes.
  3. The kit brings the contract to a repository by tag, with a stamp that fails local edits, and runs the per-graph ratchet in CI: what already failed becomes named debt, a new graph has to pass, and the debt only shrinks.

Features

Two-level contractMUST fails, SHOULD warns, with a ramp: what warns in one version can fail in the next, and the adopter sees it coming
Structured provenancesource, locator and method, with five evidence classes and the source locality (repo, web, host, pessoa, privado)
Verification stampverified_at and verified_against, with a warning for a stamp with no target and for a verification dated before the fact
Edges between graphsexternal_edges, with the far end checked against the corpus
Stable codesEvery violation has a code such as form.required.node.provenance, and --where names the node
Structured verdictkg_validate.py --format json returns the verdict with code, document path, line, message and fix hint, in a versioned format (spec/verdict.schema.json) for tools and MCP servers

| Two formats, one model | .kg.yaml to write and review in a diff, and .kg.json for runtime use (an app, a server), read by a JSON parser u

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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