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

Sdcgovernance

제작자: SemanticDataCharter버전 4.3.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.SemanticDataCharter/sdcgovernance

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Governance validation for Semantic Data Charter instances; returns OASIS XACML decisions.

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: 기타

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.

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

{
  "mcpServers": {
    "sdcgovernance": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sdcgovernance",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add sdcgovernance -- uvx sdcgovernance mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "sdcgovernance": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sdcgovernance",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "sdcgovernance": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sdcgovernance",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 SemanticDataCharter 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

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32683개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32683개 중 74%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32683개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Sdcgovernance, 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(4.3.1)은 12일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

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

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MCP Server Autocad Lisp Helper

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

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

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211그저께 업데이트
설치

MCP Server Autocad Lisp Helper

제작자: radwanalmsora

High-precision static analysis and debug server for AutoCAD AutoLISP (.lsp) files.

내 컴퓨터에서 실행오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

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

sdcgovernance

W3C standards-based governance advisory engine for Semantic Data Charter instances.

A Python library that validates governance content in XML data instances against governance components defined in the SDC data model. If the model defines governance (workflow, attestation, party/role, provenance, audit), the instance must carry that content - and this library validates it.

Returns decisions using OASIS XACML semantics: PERMIT, DENY, or INDETERMINATE.

No framework dependency. No middleware. A function call.

How It Works

SDC data models (XSD) can optionally include governance components: Workflow state machines, Attestation authority requirements, Party/Role constraints, Provenance requirements, and Audit definitions. These are part of the data model, not a separate governance layer.

When governance components are defined, every XML data instance must carry the corresponding governance content. This library validates that content against the model:

from sdcgovernance import validate_governance

result = validate_governance("model.xsd", "instance.xml")

print(result.decision) # PERMIT, DENY, or INDETERMINATE print(result.has_governance) # True if model defines governance components print(result.errors) # list of governance validation errors print(result.receipt) # tamper-evident decision receipt

If the model does not define governance components, the result is PERMIT - no governance to enforce.

Two Independent Libraries

sdcvalidator and sdcgovernance are separate, independent libraries. There is no hook, no chaining, no automatic invocation of one from the other.

sdcvalidator (structural validation)

Does the instance conform to the XSD schema? Single-pass. Instance in, pass/fail out.

sdcgovernance (governance advisory) Does the model define governance components? If yes: does the instance carry valid governance content? Conversational. Agents query multiple times during a workflow.

Both libraries read the schema from the instance. Agents call each one independently, at different points in a workflow, in whatever order the operational logic requires. A single workflow may involve multiple calls to both libraries.

What Gets Validated

ComponentWhat the model definesWhat the instance must carry
WorkflowCluster tree of valid paths (sub-clusters with XdOrdinal states)Current XdOrdinal state, proposed transition validated against ordinal adjacency in valid paths
AttestationAuthority requirements per actionAttestation with correct role, party reference, timestamp
Party/RoleRole constraints for governed actionsActing party identification with required role
Provenance/AuditProvenance requirements (PROV-O) + retention policy (DPV)PROV-formatted record(s) per retention policy: most recent + hash, last N, or full chain

Governance components are discovered by their position in the DMType root (fixed RM slots: workflow, attestation, party/role, audit, and related), not by CUID2 identity. Once a slot is found, its content is validated by vocabulary binding against the relevant standard (PROV-O, SCXML, VC, DPV). Any component occupying the right slot and bound to the right vocabulary is recognized - whether it comes from the Default project or was custom-built.

Enforcement Decisions (OASIS XACML)

DecisionMeaning
PERMITAll governance checks pass - action is authorized
DENYOne or more governance checks fail - action is refused
INDETERMINATEGovernance checks partially pass - requires review (configurable)

Every decision produces a W3C PROV record and a SHA-256 hash-chained receipt.

What happens after the decision is the agent's responsibility. sdcgovernance issues the decision and the receipt. The operational response - routing, escalation, notification, halting - is customer business logic that varies per implementation.

Two Interfaces, One Engine

Python API - for direct integration:

from sdcgovernance import validate_governance

result = validate_governance("model.xsd", "instance.xml")

MCP Server - for any agent framework:

sdcgovernance            # what an MCP registry client runs (uvx sdcgovernance)

sdcgovernance mcp # the same, spelled like the other Semantic Data Charter servers sdcgovernance serve --mcp # still works for existing client configurations

A client configuration needs only "command": "uvx", "args": ["sdcgovernance"].

The MCP server exposes governance as tools that agents call. The agent runs the loop. sdcgovernance advises.

Standards

  • OASIS XACML - decision semantics (PERMIT/DENY/INDETERMINATE)
  • SDC native structure + W3C SCXML concepts - workflow sequencing via XdOrdinal components in sub-cluster paths, borrowing the concepts of state and transition from automata theory as specified in W3C SCXML
  • W3C PROV (PROV-O, PROV-DM) - provenance/audit records (one governance dimension)
  • W3C Data Privacy Vocabulary (DPV) - provenance retention policy (same vocabulary used for SDC access control)
  • W3C Activity Streams 2.0 - activity/event type vocabulary
  • W3C Verifiable Credentials Data Model 2.0 - attestation authority pattern
  • W3C SHACL - cross-entity constraint validation
  • OMG DMN - decision tables for complex governance rules
  • SHA-256 - tamper-evident hash chains for decision receipts

Architecture

src/sdcgovernance/

├── init.py # Public API: validate_governance() ├── engine.py # GovernanceEngine - the decision engine agents query ├── model_inspector.py # Inspect SDC model for governance components ├── workflow.py # Validate workflow transitions in instance ├── attestation.py # Validate attestation content in instance ├── party_role.py # Validate party/role constraints in instance ├── provenance.py # Validate provenance/audit records + PROV generation + DPV retention policy ├── decision.py # DMN decision table evaluation + content hash ├── tables.py # Decision table registry: id, version, hash; files on disk ├── receipts.py # Decision receipt chain (hash-chained) ├── shacl_runtime.py # SHACL cross-entity constraint validation └── mcp_server.py # MCP server exposing governance tools to any agent

Pure Python. No Django. No middleware. No web framework dependency.

Installation

pip install sdcgovernance

Integration with SDC Ecosystem

  • sdcvalidator - independent structural validation library. Agents call it separately from sdcgovernance, at different points in a workflow.
  • SDCStudio - models governance components visually. The XSD output includes governance definitions that sdcgovernance validates against.
  • AppGen - generated applications can call validate_governance() at data entry boundaries.
  • SDC Agents - reference implementations showing how to wire governance MCP tools into agentic workflows using Default project governance models. Customer agents connect to the same MCP server and use the tools however they want.

Status

Production-ready. Available on PyPI under Apache 2.0.

Dependencies

  • rdflib - RDF/PROV record generation
  • pyshacl - SHACL constraint validation

License

Apache 2.0

PopNx에게 묻기