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

Sdcgovernance

โดย SemanticDataCharterรุ่น 4.3.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.SemanticDataCharter/sdcgovernance

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Governance validation for Semantic Data Charter instances; returns OASIS XACML decisions.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "sdcgovernance": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sdcgovernance",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add sdcgovernance -- uvx sdcgovernance mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "sdcgovernance": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sdcgovernance",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "sdcgovernance": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sdcgovernance",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub SemanticDataCharter 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32655 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 74% ของอีก 32655 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32655 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Sdcgovernance 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 (4.3.1) เข้า registry 12 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SuperCollider

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

SuperCollider

โดย Tok

Make sound with SuperCollider: synths, drums, chords, melodies and soundscapes over OSC.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

sdcgovernance

W3C standards-based governance advisory engine for Semantic Data Charter instances.

A Python library that validates governance content in XML data instances against governance components defined in the SDC data model. If the model defines governance (workflow, attestation, party/role, provenance, audit), the instance must carry that content - and this library validates it.

Returns decisions using OASIS XACML semantics: PERMIT, DENY, or INDETERMINATE.

No framework dependency. No middleware. A function call.

How It Works

SDC data models (XSD) can optionally include governance components: Workflow state machines, Attestation authority requirements, Party/Role constraints, Provenance requirements, and Audit definitions. These are part of the data model, not a separate governance layer.

When governance components are defined, every XML data instance must carry the corresponding governance content. This library validates that content against the model:

from sdcgovernance import validate_governance

result = validate_governance("model.xsd", "instance.xml")

print(result.decision) # PERMIT, DENY, or INDETERMINATE print(result.has_governance) # True if model defines governance components print(result.errors) # list of governance validation errors print(result.receipt) # tamper-evident decision receipt

If the model does not define governance components, the result is PERMIT - no governance to enforce.

Two Independent Libraries

sdcvalidator and sdcgovernance are separate, independent libraries. There is no hook, no chaining, no automatic invocation of one from the other.

sdcvalidator (structural validation)

Does the instance conform to the XSD schema? Single-pass. Instance in, pass/fail out.

sdcgovernance (governance advisory) Does the model define governance components? If yes: does the instance carry valid governance content? Conversational. Agents query multiple times during a workflow.

Both libraries read the schema from the instance. Agents call each one independently, at different points in a workflow, in whatever order the operational logic requires. A single workflow may involve multiple calls to both libraries.

What Gets Validated

ComponentWhat the model definesWhat the instance must carry
WorkflowCluster tree of valid paths (sub-clusters with XdOrdinal states)Current XdOrdinal state, proposed transition validated against ordinal adjacency in valid paths
AttestationAuthority requirements per actionAttestation with correct role, party reference, timestamp
Party/RoleRole constraints for governed actionsActing party identification with required role
Provenance/AuditProvenance requirements (PROV-O) + retention policy (DPV)PROV-formatted record(s) per retention policy: most recent + hash, last N, or full chain

Governance components are discovered by their position in the DMType root (fixed RM slots: workflow, attestation, party/role, audit, and related), not by CUID2 identity. Once a slot is found, its content is validated by vocabulary binding against the relevant standard (PROV-O, SCXML, VC, DPV). Any component occupying the right slot and bound to the right vocabulary is recognized - whether it comes from the Default project or was custom-built.

Enforcement Decisions (OASIS XACML)

DecisionMeaning
PERMITAll governance checks pass - action is authorized
DENYOne or more governance checks fail - action is refused
INDETERMINATEGovernance checks partially pass - requires review (configurable)

Every decision produces a W3C PROV record and a SHA-256 hash-chained receipt.

What happens after the decision is the agent's responsibility. sdcgovernance issues the decision and the receipt. The operational response - routing, escalation, notification, halting - is customer business logic that varies per implementation.

Two Interfaces, One Engine

Python API - for direct integration:

from sdcgovernance import validate_governance

result = validate_governance("model.xsd", "instance.xml")

MCP Server - for any agent framework:

sdcgovernance            # what an MCP registry client runs (uvx sdcgovernance)

sdcgovernance mcp # the same, spelled like the other Semantic Data Charter servers sdcgovernance serve --mcp # still works for existing client configurations

A client configuration needs only "command": "uvx", "args": ["sdcgovernance"].

The MCP server exposes governance as tools that agents call. The agent runs the loop. sdcgovernance advises.

Standards

  • OASIS XACML - decision semantics (PERMIT/DENY/INDETERMINATE)
  • SDC native structure + W3C SCXML concepts - workflow sequencing via XdOrdinal components in sub-cluster paths, borrowing the concepts of state and transition from automata theory as specified in W3C SCXML
  • W3C PROV (PROV-O, PROV-DM) - provenance/audit records (one governance dimension)
  • W3C Data Privacy Vocabulary (DPV) - provenance retention policy (same vocabulary used for SDC access control)
  • W3C Activity Streams 2.0 - activity/event type vocabulary
  • W3C Verifiable Credentials Data Model 2.0 - attestation authority pattern
  • W3C SHACL - cross-entity constraint validation
  • OMG DMN - decision tables for complex governance rules
  • SHA-256 - tamper-evident hash chains for decision receipts

Architecture

src/sdcgovernance/

├── init.py # Public API: validate_governance() ├── engine.py # GovernanceEngine - the decision engine agents query ├── model_inspector.py # Inspect SDC model for governance components ├── workflow.py # Validate workflow transitions in instance ├── attestation.py # Validate attestation content in instance ├── party_role.py # Validate party/role constraints in instance ├── provenance.py # Validate provenance/audit records + PROV generation + DPV retention policy ├── decision.py # DMN decision table evaluation + content hash ├── tables.py # Decision table registry: id, version, hash; files on disk ├── receipts.py # Decision receipt chain (hash-chained) ├── shacl_runtime.py # SHACL cross-entity constraint validation └── mcp_server.py # MCP server exposing governance tools to any agent

Pure Python. No Django. No middleware. No web framework dependency.

Installation

pip install sdcgovernance

Integration with SDC Ecosystem

  • sdcvalidator - independent structural validation library. Agents call it separately from sdcgovernance, at different points in a workflow.
  • SDCStudio - models governance components visually. The XSD output includes governance definitions that sdcgovernance validates against.
  • AppGen - generated applications can call validate_governance() at data entry boundaries.
  • SDC Agents - reference implementations showing how to wire governance MCP tools into agentic workflows using Default project governance models. Customer agents connect to the same MCP server and use the tools however they want.

Status

Production-ready. Available on PyPI under Apache 2.0.

Dependencies

  • rdflib - RDF/PROV record generation
  • pyshacl - SHACL constraint validation

License

Apache 2.0

ถาม PopNx