ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

KG-SSOT

โดย marciocarรุ่น 4.45.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.marciocar/kg-ssot

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ดาวน์โหลดไฟล์ .mcpb ของผู้ทำ

ลิงก์ไปที่ไฟล์ของผู้ทำเอง เราไม่ได้เก็บหรือแพ็กใหม่ เปิดไฟล์แล้ว Claude Desktop จะติดตั้งให้

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub marciocar ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 5676 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 98% ของอีก 5676 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5676 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

KG-SSOT ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (4.45.0) เข้า registry เมื่อวาน

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv), MCPB ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx