GitHub
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제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Policy-as-code guardrails for AI coding agents, validated via OPA, Conftest, Checkov & Semgrep.
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.
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": {
"constraints-registry": {
"command": "uvx",
"args": [
"constraints-registry"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add constraints-registry -- uvx constraints-registry프로젝트의 .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.
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.
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 9일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 SureshKhemka 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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
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(0.1.1)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
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
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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:
describe_scope — discover the valid selector vocabulary,get_constraints — fetch the rules relevant to what it's building, andvalidate — check a candidate artifact against the bound enforcement engines.Authoritative requirements:
constraint-registry-v0-spec.md.
Requirement → component → test mapping:
TRACEABILITY.md.
adapters/sarif/), so adding a new SARIF engine is mostly wiring. Adding an engine = one adapter + one config line (see Adding an enforcement engine).describe_scope, get_constraints, validate) over stdio or a shared HTTP endpoint. get_constraints fails open so an agent is never blocked.| Tool | Required? | Notes |
|---|---|---|
| Python ≥ 3.11 | yes | the package targets 3.11+ |
| [uv](https://docs.astral.sh/uv/) | yes | manages the venv and runs entry points |
[OPA](https://www.openpolicyagent.org/docs/latest/#running-opa) (opa) | for Rego validate / fixture cross-checks | the reference enforcement engine |
[Conftest](https://www.conftest.dev/install/) (conftest) | optional | second Rego engine; its checks SKIP if absent |
[Checkov](https://www.checkov.io/2.Basics/Installing%20Checkov.html) (checkov) | optional | IaC scanning engine; its checks SKIP if absent |
[Semgrep](https://semgrep.dev/docs/getting-started/) (semgrep) | bundled | source-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.
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.)
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
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 $CREGISTRY_CONFIG), --reload-interval SECONDS (0 = off).
Manage the shared HTTP server:
lsof -ti tcp:8765 | xargs kill # stop
Full operational guide (stop/restart, macOS launchd auto-start, the repo-sync/decoupling pattern): `docs/RUNNING.md`. Tool input/output contracts: `docs/MCP_CONTRACT.md`.
The server exposes three tools: describe_scope, get_constraints, validate.
# shared HTTP server (start it first, see above), available in every project:
claude mcp add --scope user --transport http constraint-registry http://127.0.0.1:8765/mcp
claude mcp add constraint-registry -- uv run --directory "$(pwd)" cregistry-mcp
claude mcp list # should show: constraint-registry ... ✔ Connected
~/.cursor/mcp.json){ "mcpServers": { "constraint-registry": { "url": "http://127.0.0.1:8765/mcp" } } }
Configure an MCP server with command: uv, args: ["run","--directory","/abs/path/to/repo","cregistry-mcp"].
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_constraintswith the right scope, and
comply with every
hardconstraint as a non-negotiable downstream gate.
Optionally
validatethe result.
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:
engines:
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
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.uv run cregistry-harness to validate schema, precedence, and fixtures.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
git pull or CI publish). Code/dependency changes still need a restart.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
Implement the `EngineAdapter
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요