Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
DCAT-AP 3.0.1 catalogs of published Semantic Data Charter models; Turtle or JSON-LD; no account.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"sdcdcatap": {
"command": "uvx",
"args": [
"sdcdcatap",
"mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add sdcdcatap -- uvx sdcdcatap mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"sdcdcatap": {
"command": "uvx",
"args": [
"sdcdcatap",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"sdcdcatap": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"sdcdcatap",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub SemanticDataCharter 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 (4.1.1) เข้า registry 11 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Safe Fetch
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
MCP server for fetching URLs, safe against SSRF, DNS rebinding, and redirect-to-internal attacks.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
One Semantic Data Charter model, described in DCAT-AP 3.0.1.
sdcdcatap reads a published SDC model's package and writes the dcat:Catalog that DCAT-AP, the DCAT Application Profile for data portals in Europe, asks a portal to exchange: one Dataset per model, the model's schema cited as the standard its records conform to (dct:conformsTo) and as the document that defines their variables (foaf:page), by URL and SHA-256. One rdflib graph, serialized as Turtle and as JSON-LD. The output is checked with SEMIC's own SHACL shapes at a pinned commit and with the Interoperability Test Bed's SEMIC validator.
The sample, samples/nhanes-participant/catalog.ttl (and catalog.jsonld, the same graph), is a Catalog with one Dataset: the records of NHANES Participant (dm-xy8upneajsb8vdcmnve01g6g) from the FAIR Data Demo, a demographic, examination and laboratory record of the National Health and Nutrition Examination Survey (CDC). The model is public:
pip install -e ".[fetch]"
sdcdcatap write --package samples/nhanes-participant --out catalog.ttl --jsonld catalog.jsonld sdcdcatap write --ct-id xy8upneajsb8vdcmnve01g6g --ct-id --save-package pkg/ --out catalog.ttl # a catalog of models, from the public catalog sdcdcatap write --package DIR --catalog my-catalog.yaml --out catalog.ttl # a publisher's own declared input
Two kinds of input, kept apart. From the model's package (its JSON-LD, its schema, the public catalog record and the published schema versions; no account needed; a model without a package is refused): title, description, identifier, creator, dates, licence, the schema's URL and SHA-256, the variable count, and the model's own Dublin Core when the modeler wrote it (publisher, subject keywords, contributors, coverage). From the catalog's publisher, declared in catalog.yaml because the profile's controlled vocabularies and range rules demand values the package cannot know: the contact point, the EU data theme, access rights, language, the publisher's ADMS type, the catalog's own title, description and homepage. The package ships a default file for the sample (src/sdcdcatap/data/catalog.yaml); a publisher supplies its own.
Every referenced node is typed and named inline. The range shapes require every object value to be an instance of its class, and the mandatory shapes require a name on every agent and a label on every concept, wherever they sit in the graph. So the publisher is a foaf:Agent with a foaf:name, the theme is a skos:Concept with a skos:prefLabel in its scheme, the licence is a dct:LicenseDocument, the language a dct:LinguisticSystem, and so on. A harvesting portal gets a complete graph.
What the Dataset carries:
dct:title, dct:description | the model's, English-tagged, plus one sentence saying what a governed data record is and that the schema is immutable |
dct:identifier, adms:identifier | dm-xy8upneajsb8vdcmnve01g6g, as a literal and as an adms:Identifier with skos:notation |
dct:conformsTo | a dct:Standard: the schema at its pinned URL (?sha256=), with the SHA-256 as dct:identifier |
foaf:page | a foaf:Document: the schema at its stable URL, described as the data dictionary (153 variables), dct:format XML from the File Type NAL, itself dct:conformsTo the SDC4 reference model |
dct:publisher, dct:creator | foaf:Agents with names; the publisher with its ADMS type and homepage |
dcat:contactPoint | a vcard:Kind with vcard:fn and vcard:hasEmail, from the declared input |
dcat:theme, dct:language, dct:accessRights | HEAL from the EU Data Theme vocabulary, ENG from the Languages NAL, PUBLIC from the Access Rights NAL, from the declared input |
dct:license | the model's licence URL as a dct:LicenseDocument |
dcat:keyword, dcat:landingPage, dct:issued, dct:modified | from the package |
dct:provenance, dcat:version | a dct:ProvenanceStatement: a published model never changes, a revision is a new model naming the one it revised; the SHA-256 as the version |
The Catalog carries its title, description, publisher, homepage, language, dates, the Data Theme vocabulary as dcat:themeTaxonomy, and the Dataset.
The tests run SEMIC's shapes from data/dcat-ap-3.0.1-4470b8e/, copied at the pinned commit (build/snapshot_dcat_ap.py verifies the pin first), with pySHACL:
pip install -e ".[dev]"
python -m pytest tests -q # the Interoperability Test Bed test runs too, over the network python -m pytest tests -q -m "not network" # offline, as CI runs it
Offline: the mandatory-property shapes (dcat-ap-SHACL.ttl) and the range shapes (ranges.ttl), both conforms, in Turtle and in JSON-LD. The committed samples are asserted isomorphic to a fresh run.
The second judge, the Interoperability Test Bed's SEMIC SHACL validator (https://www.itb.ec.europa.eu/shacl/dcat-ap/, v1.14.0-SNAPSHOT on 9 October 2026, through its REST API), on the sample:
| Validation type | Result |
|---|---|
dcatap.3_0_1_base0 (mandatory, no background knowledge) | conforms |
dcatap.3_0_1_range0 (ranges, no background knowledge) | conforms |
dcatap.3_0_1_codelists (controlled vocabularies) | conforms, 3 warnings: the publisher is not in the EU Corporate Bodies NAL (it is a company, not an EU body) |
dcatap.3_0_1_rec (recommendations) | conforms, 19 warnings, listed in part 4 |
dcatap.3_0_1_full (everything, with background knowledge) | 11 violations that are not in the document: see part 4 |
The network test asserts the first four.
Left out rather than filled in:
In the other direction, what the record carries that a catalog entry has no place for, stated so a reader knows where to look rather than as a shortcoming of either side:
dct:provenance and prov:wasGeneratedBy describe the dataset; the per-record facts are in the records, defined in the schema the catalog points at.dct:conformsTo with the SHA-256.describedBy for "the names and definitions of all variables"; DCAT-AP has dct:conformsTo and foaf:page, which is where the schema goes here.Implementer's notes from building this against SEMICeu/DCAT-AP at 4470b8e and the Interoperability Test Bed on 9 October 2026. They describe how the artifacts behave, so the next implementer spends the day on their own catalog rather than on these.
sh:class on every object property, and the base file requires foaf:name on every foaf:Agent and skos:prefLabel on every skos:Concept in the graph, including vocabulary terms you merely point at (the ADMS publisher type, the data theme). SEMIC's own minimal example, with its publisher as a bare URI, passes the mandatory shapes and fails the ranges for exactly this reason.dcatap.3_0_1_base returns the same five foaf:name violations on blank-node agents as our sample does, and full adds six dct:title violations on ADMS concept schemes (http://purl.org/adms/publishertype/1.0 and siblings). They come from the background knowledge those types load, not from the content. Read the four groups individually (base0, range0, codelists, rec), each of which reports only on the document; that is what the table in part 2 does.dcat:Catalog is a subclass of dcat:Dataset), the Dataset recommendations fire on the Catalog too: contact point, distribution, keyword, theme, spatial and temporal coverage, licence. Of the 19 warnings on the sample, nine are those; the rest are the Dataset's missing distribution, spatial and temporal coverage, dct:type on the creator agent and on the licence document (ADMS licence type), and the publisher outside the Corporate Bodies NAL.sh:property triples point at nodes with no triples of their own. A Jena-based validator passes over them; pySHACL refuses to run ("not a well-formed SHACL PropertyShape"). The tests drop the undefined references before running; the 91 defined property shapes are what is checked.POST https://www.itb.ec.europa.eu/shacl/dcat-ap/api/validate with a JSON body of contentToValidate (the document as a string), embeddingMethod: STRING, contentSyntax, validationType and reportSyntax; the answer is a SHACL validation report. /api/info lists the validation types and the validator version. JSON-LD and Turtle gave identical results.dct:language takes http://publications.europa.eu/resource/authority/language/ENG, a dct:LinguisticSystem; a BCP 47 string fails the ranges.sdcdcatap is also an MCP server, registered as io.github.SemanticDataCharter/sdcdcatap, so an assistant that can read a published model with sdcreader can ask for its DCAT-AP 3.0.1 description. One tool, write_catalog, over the same function the CLI calls; stdio; read-only apart from the document it returns; no account; no tool takes a URL (the catalog host is fixed at start with --host). The protocol scaffold is sdcreader.mcp, shared by every SDC projection server.
uvx sdcdcatap mcp # or: sdcdcatap-mcp, or sdcdcatap mcp
sdcreader (load_package, fetch_package, read_model): the record tree, its leaves, the enumerated values with their codes, the model's Dublin Core with SDCStudio's defaults as unset. Theตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo