ipdata MCP by usefulapi
Look up location, network, company and threat data for IP addresses and ASNs in ipdata.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
AI agent tools for Open Security Controls Assessment Language (OSCAL)
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
BEDROCK_MODEL_ID, OSCAL_KB_ID, AWS_PROFILE, AWS_REGION, LOG_LEVELต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"for-oscal": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-for-oscal"
],
"env": {
"BEDROCK_MODEL_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
"OSCAL_KB_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
"AWS_PROFILE": "ใส่ค่าของคุณ",
"AWS_REGION": "ใส่ค่าของคุณ",
"LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add for-oscal --env BEDROCK_MODEL_ID='ใส่ค่าของคุณ' --env OSCAL_KB_ID='ใส่ค่าของคุณ' --env AWS_PROFILE='ใส่ค่าของคุณ' --env AWS_REGION='ใส่ค่าของคุณ' --env LOG_LEVEL='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx mcp-server-for-oscalเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"for-oscal": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-for-oscal"
],
"env": {
"BEDROCK_MODEL_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
"OSCAL_KB_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
"AWS_PROFILE": "ใส่ค่าของคุณ",
"AWS_REGION": "ใส่ค่าของคุณ",
"LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"for-oscal": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-for-oscal"
],
"env": {
"BEDROCK_MODEL_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
"OSCAL_KB_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
"AWS_PROFILE": "ใส่ค่าของคุณ",
"AWS_REGION": "ใส่ค่าของคุณ",
"LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
BEDROCK_MODEL_ID envOSCAL_KB_ID envAWS_PROFILE envAWS_REGION envLOG_LEVEL envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub awslabs ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.4.0) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี ipdata MCP by usefulapi, MaxMind minFraud MCP by usefulapi, Lambda Labs MCP by usefulapi
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
Look up location, network, company and threat data for IP addresses and ASNs in ipdata.
MCP server for MaxMind minFraud — score transactions for fraud risk from your AI assistant.
Read GPU instances, types, images, filesystems and firewall rules; launch and terminate instances.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
[][pypi-url] [][pypi-url] %22&replace=%241&label=OSCAL)
Instant OSCAL expertise for your favorite AI agent
A Model Context Protocol (MCP) server that provides AI assistants (Claude, Cline, Kiro, Claude Code, etc.) with tools to work with NIST's Open Security Controls Assessment Language (OSCAL). Like many early adopters, we needed help implementing OSCAL proofs-of-concept to demonstrate value to business stakeholders. Perhaps due to limited availability of examples in the public domain, we found that most AI agents/LLMs alone produced inconsistent results related to OSCAL. The tools in this MCP server minimized that problem for our use-case and we hope it does the same for you.
[!TIP]
To get started, see Installation below.
Together, the tools provided by this MCP server are meant to enable your preferred AI assistant to provide accurate, authoritative guidance about OSCAL architecture, models, use-cases, requirements, and implementation. You don't need to understand the tools to use them, but details are in the tools directory.
The server is lightweight and meant to run locally without additional setup. By default, it uses stdio protocol for MCP transport. Do not attempt to use the server with streamable-http transport, as we've not yet implemented transport security or authentication.
The default tools should not connect to any remote services or resources - all required content is bundled with the server. As a security measure, we've implemented basic file integrity verification for bundled content. At build-time we generate manifests including SHA-256 hashes of all content files. Each time the server starts, all content files are verified against the hash manifests. Any mismatch should produce an error and prevent startup.
In addition to the MCP server, the package includes a standalone OSCAL agent built with Strands Agents. See the OSCAL Agent section below.
OSCAL (Open Security Controls Assessment Language) is a set of framework-agnostic, vendor-neutral, machine-readable schemas developed by NIST that describe the full life cycle of GRC (governance, risk, compliance) artifacts, from controls to remediation plans. OSCAL enables automation of GRC workflows by replacing digital paper (spreadsheets, PDFs, etc.) with a standard-based structured data format. To learn more about OSCAL, install this MCP server then ask your AI. Or see the official OSCAL website.
MCP (Model Context Protocol) is an open-source standard for connecting AI applications to external systems. Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect electronic devices, MCP provides a standardized way to connect AI applications to external systems.
Examples below were created with kiro-cli, but should work with any AI assistant that supports MCP servers.
% kiro-cli
/tools trust get_oscal_schema list_oscal_models list_oscal_resources
Tools '@oscal/get_oscal_schema', '@oscal/list_oscal_models', '@oscal/list_oscal_resources' are now trusted. I will not ask for confirmation before running these tools.
How many GA OSCAL models are there?
I'll check the available OSCAL models to find out how many are in GA (Generally Available) status.
Running tool list_oscal_models with the param (from mcp server: oscal) ⋮ {}
There are 8 GA OSCAL models:
Control Layer (3):
Implementation Layer (2):
Assessment Layer (3):
All of these models have "GA" (Generally Available) status, meaning they are stable and ready for production use. ▸ Time: 8s
> generate a minimum, valid, OSCAL mapping in JSON for use as a template.
I'll help you create a minimal, valid OSCAL mapping in JSON. Let me first check what OSCAL models are available to understand the structure.
Running tool list_oscal_models with the param (from mcp server: oscal) ⋮ {}
Now let me get the schema for the mapping-collection model to understand its structure:
Running tool get_oscal_schema with the param (from mcp server: oscal) ⋮ { ⋮ "model_name": "mapping-collection", ⋮ "schema_type": "json" ⋮ }
Based on the schema, I'll create a minimal, valid OSCAL mapping collection template. Here's the absolute minimum required structure:
I'll create the following file: ./oscal-mapping-template.json (using tool: write) Purpose: Create minimal OSCAL mapping collection template
Creating: ./oscal-mapping-template.json
I've created a minimal, valid OSCAL mapping collection template at ./oscal-mapping-template.json. This template includes:
Required elements:
Key features:
You can customize this template by:
▸ Time: 21s
> What are some open source OSCAL catalogs?
Running tool list_oscal_resources with the param (from mcp server: oscal) ⋮ {}
Based on the OSCAL community resources, here are some notable open source OSCAL catalogs:
Australian Cyber Security Centre (ACSC)
CMS Acceptable Risk Safeguards (ARS)
GovTech Singapore
Center for Internet Security (CIS)
Cloud Security Alliance (CSA)
NIST SP 800-171 (Community)
CivicActions Component Definitions
RedHat OSCAL Content
Brad Hards ISM Catalog
These catalogs provide ready-to-use OSCAL content for various compliance frameworks and can serve as templates or starting points for your own OSCAL implementations. ▸ Time: 15s
[OSCAL] > what components are available for Cognito?
Running tool list_components with the param (from mcp server: oscal-dev) ⋮ {}
There are 3 Cognito-related components available:
▸ Time: 7s
[OSCAL] > show me the names and IDs from all 3 components
Running tool query_component_definition with the param (from mcp server: oscal-dev) ⋮ { ⋮ "query_type": "by_uuid", ⋮ "query_value": "7fd5d354-6ec4-4f8e-8c5f-2904086bb597" ⋮ }
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo