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

Constraints Registry

제작자: SureshKhemka버전 0.1.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.SureshKhemka/constraints-registry

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Policy-as-code guardrails for AI coding agents, validated via OPA, Conftest, Checkov & Semgrep.

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: 개발자 도구

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": {
    "constraints-registry": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "constraints-registry"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add constraints-registry -- uvx constraints-registry

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "constraints-registry": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "constraints-registry"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "constraints-registry": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "constraints-registry"
      ]
    }
  }
}

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 9일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 SureshKhemka 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

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 5556개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 5556개 중 20%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5556개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Constraints Registry, 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(0.1.1)은 4개월 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: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

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

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

제작자: github널리 사용됨★ 3.4만5일 전 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

제작자: wonderwhy-er널리 사용됨↓ 71만/주★ 1만17일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

제작자: cloudflare널리 사용됨★ 4.4천14개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ mcp.cloudflare.com

제작자의 README

README 열기

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

Constraint Registry

Policy-as-code guardrails for AI-generated code. An MCP server that

serves engineering constraints to coding agents (Claude Code, Cursor, Codex) at

generation time and validates artifacts with **OPA, Conftest, Checkov, and

Semgrep**.

A single, queryable source of engineering constraints (infrastructure, organizational, architectural) that coding agents (Claude Code, Cursor, Codex, …) consult at code-generation time, exposed over an MCP server. It does not enforce constraints itself — it provides guidance to agents and delegates deterministic validation to existing enforcement engines (OPA, Conftest, Checkov, Semgrep).

Constraints are authored in source repos, aggregated into an immutable, versioned bundle, and served over MCP so an agent can:

  1. describe_scope — discover the valid selector vocabulary,
  2. get_constraints — fetch the rules relevant to what it's building, and
  3. validate — check a candidate artifact against the bound enforcement engines.

Authoritative requirements: constraint-registry-v0-spec.md.

Requirement → component → test mapping: TRACEABILITY.md.


Contents

  • Features
  • Prerequisites
  • Quick start
  • Running the MCP server
  • Integrating with coding agents
  • Authoring constraints
  • Hot reload
  • Validation harness
  • Adding an enforcement engine
  • Repository layout
  • Contributing
  • License

Features

  • Three constraint categories — infrastructure, organizational, architectural, including relationship-style selectors (e.g. "no synchronous calls across domain boundaries") and advisory (no-enforcement) constraints.
  • Multi-source aggregation — import from many source repos; ids are namespaced per source; deterministic, content-hashed, immutable versioned bundles.
  • Precedence & anti-drift — a configurable default policy (hard outranks weaker; a downstream source may not relax a higher-precedence rule on the same scope); fixture cross-checks keep guidance and enforcement from drifting.
  • Pluggable engines — a stable adapter interface with four real adapters: OPA and Conftest (Rego policies), Checkov (IaC scanning), and Semgrep (application source code). SARIF-emitting engines share one normalization seam (adapters/sarif/), so adding a new SARIF engine is mostly wiring. Adding an engine = one adapter + one config line (see Adding an enforcement engine).
  • Catalog importers — Checkov and Semgrep ship importers that turn an engine's rule catalog/ruleset into draft constraint stubs (with license/source provenance) for a human to enrich — a fast path to bootstrapping a source.
  • MCP server — three tools (describe_scope, get_constraints, validate) over stdio or a shared HTTP endpoint. get_constraints fails open so an agent is never blocked.
  • Hot reload — the server can periodically re-import so constraint changes are picked up without a restart.
  • Validation harness — proves the registry and constraint set are internally consistent; machine-readable JSON, non-zero exit on failure.

Prerequisites

ToolRequired?Notes
Python ≥ 3.11yesthe package targets 3.11+
[uv](https://docs.astral.sh/uv/)yesmanages the venv and runs entry points
[OPA](https://www.openpolicyagent.org/docs/latest/#running-opa) (opa)for Rego validate / fixture cross-checksthe reference enforcement engine
[Conftest](https://www.conftest.dev/install/) (conftest)optionalsecond Rego engine; its checks SKIP if absent
[Checkov](https://www.checkov.io/2.Basics/Installing%20Checkov.html) (checkov)optionalIaC scanning engine; its checks SKIP if absent
[Semgrep](https://semgrep.dev/docs/getting-started/) (semgrep)bundledsource-code engine; installed automatically by uv sync

Install the external engines on macOS:

brew install opa conftest checkov   # semgrep is installed by `uv sync`

Each engine is optional and independent: any test or harness check whose engine binary is not on PATH is skipped, not failed. The registry and the get_constraints/describe_scope guidance work without any engine at all — an engine is only needed to run validate and the fixture cross-checks for constraints bound to it.


Quick start

git clone https://github.com/SureshKhemka/constraints-registry.git

cd constraints-registry

uv sync # create the venv + install deps (incl. semgrep)

uv run cregistry-harness # run the validation harness against the bundled samples

The harness emits machine-readable JSON and exits non-zero on any failure. A green run looks like:

{ "passed": true, "summary": { "pass": 21, "fail": 0, "skip": 0, "total": 21 }, "checks": [ ... ] }

(skip is used only when an optional engine like conftest is not installed.)


Running the MCP server

Two transports — pick based on how you want tools to connect.

# stdio (default): each tool launches its own copy; nothing to manage

uv run cregistry-mcp

one shared HTTP server every tool connects to (recommended for multiple tools)

uv run cregistry-mcp --http --port 8765 --reload-interval 60

Flags: --transport {stdio,http,sse}, --http (shorthand), --host (default 127.0.0.1), --port (default 8765), --config (or $CREGISTRY_CONFIG), --reload-interval SECONDS (0 = off).

Manage the shared HTTP server:

lsof -ti tcp:8765 | xargs kill     # stop

restart = stop + start

Full operational guide (stop/restart, macOS launchd auto-start, the repo-sync/decoupling pattern): `docs/RUNNING.md`. Tool input/output contracts: `docs/MCP_CONTRACT.md`.


Integrating with coding agents

The server exposes three tools: describe_scope, get_constraints, validate.

Claude Code
# shared HTTP server (start it first, see above), available in every project:

claude mcp add --scope user --transport http constraint-registry http://127.0.0.1:8765/mcp

OR stdio (no separate server to run; Claude launches it):

claude mcp add constraint-registry -- uv run --directory "$(pwd)" cregistry-mcp

claude mcp list # should show: constraint-registry ... ✔ Connected

Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{ "mcpServers": { "constraint-registry": { "url": "http://127.0.0.1:8765/mcp" } } }
Codex / other stdio-only tools

Configure an MCP server with command: uv, args: ["run","--directory","/abs/path/to/repo","cregistry-mcp"].

Make the agent actually consult it

Agents auto-discover the tools, but to get them to consult the registry *before* generating code, add an instruction to your project (or ~/.claude/CLAUDE.md):

Before writing AWS/infra code, call the constraint-registry MCP: describe_scope

to learn valid selector values, then get_constraints with the right scope, and

comply with every hard constraint as a non-negotiable downstream gate.

Optionally validate the result.


Authoring constraints

A source is a directory with constraints/*.yaml (one constraint per file) and, optionally, policies/ (engine policies) and fixtures/ (sample artifacts). Register sources and engines in registry.config.yaml:

sources:
  • { name: platform-security, path: sources/platform-security, precedence: 100 }
  • { name: data-platform, path: sources/data-platform, precedence: 50 }

engines:

  • { name: opa, adapter: "cregistry.engine.adapters.opa:OpaAdapter" }
  • { name: conftest, adapter: "cregistry.engine.adapters.conftest:ConftestAdapter" }
  • { name: checkov, adapter: "cregistry.engine.adapters.checkov:CheckovAdapter", options: { min_level: warning } }
  • { name: semgrep, adapter: "cregistry.engine.adapters.semgrep:SemgrepAdapter", options: { min_level: warning } }

precedence_policy: default

A constraint (see sources/platform-security/constraints/aws-s3-no-public-access.yaml):

id: aws.s3.no-public-access

title: "S3 buckets must not be publicly accessible" intent: "Public buckets are the top source of data-exposure incidents." category: infrastructure # infrastructure | organizational | architectural scope: providers: [aws] resource_types: [aws_s3_bucket] # Terraform resource ids (NOT "s3_bucket") environments: [all] repos: ["tag:data-plane"] severity: hard # hard | soft | advisory enforcement: # omit for an advisory (guidance-only) constraint

  • { engine: opa, policy: policies/s3_public.rego }

guidance: do: ["Attach an aws_s3_bucket_public_access_block with all four flags true"] dont: ["Never set acl = 'public-read' or 'public-read-write'"] example_compliant: | {"resources": {"aws_s3_bucket": {"data": {"acl": "private", "public_access_block": true}}}} owner: platform-security version: 1.0.0 fixtures: # optional; cross-checked against the engine pass: fixtures/s3_private.json fail: fixtures/s3_public.json

Scoping notes (matters when agents query):

  • resource_types use the target tooling's identifiers (Terraform: aws_s3_bucket). Call describe_scope to discover the exact vocabulary present.
  • A query that omits a dimension matches broadly; a value that contradicts a constraint's selector excludes it. Relationship-scoped constraints are only returned for queries that supply a matching relationship.
  • After authoring, run uv run cregistry-harness to validate schema, precedence, and fixtures.

Hot reload (no restart on constraint changes)

Run the server with --reload-interval N and it re-imports from disk every N seconds, publishing a new immutable bundle when content changes:

uv run cregistry-mcp --http --port 8765 --reload-interval 60
  • No-op when nothing changed; previous bundle versions stay pinnable by id.
  • A failed re-import (e.g. an unresolvable precedence conflict) keeps the last-good bundle serving and logs the reason — the server never goes dark.
  • The server reads from the configured source paths, so wire your teams' constraint repos to sync/pull into those paths (a separate ops job, e.g. a cron git pull or CI publish). Code/dependency changes still need a restart.

Validation harness

uv run cregistry-harness runs end-to-end against the bundled, self-contained sample sources and proves: schema conformance, deterministic import, malformed- constraint isolation, namespacing & precedence, versioning & deprecation, engine- interface conformance (incl. a reusable suite any adapter can be run against), fixture cross-checks / broken-binding detection, the MCP contract / scoping / fail-open, and hot-reload behavior. It prints structured JSON and returns a non-zero exit on any failure — suitable for CI.

uv run cregistry-harness            # human-readable JSON to stdout, exit 0/1

uv run cregistry-harness --config path/to/registry.config.yaml


Adding an enforcement engine

Implement the `EngineAdapter

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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