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

Constraints Registry

โดย SureshKhemkaรุ่น 0.1.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.SureshKhemka/constraints-registry

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Policy-as-code guardrails for AI coding agents, validated via OPA, Conftest, Checkov & Semgrep.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา

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": {
    "constraints-registry": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "constraints-registry"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add constraints-registry -- uvx constraints-registry

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "constraints-registry": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "constraints-registry"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "constraints-registry": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "constraints-registry"
      ]
    }
  }
}

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 SureshKhemka 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 เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 4934 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 22% ของอีก 4934 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 4934 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Constraints Registry 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 (0.1.1) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

GitHub

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

โดย githubใช้กันมาก★ 34.2Kอัปเดต 5 วันที่ผ่านมา

บนเครื่องหรือคลาวด์

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

โดย wonderwhy-erใช้กันมาก↓ 709.6K/สัปดาห์★ 10.2Kอัปเดต 17 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

โดย cloudflareกำลังโต★ 4.4Kอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ mcp.cloudflare.com

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Constraint Registry

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:

  1. describe_scope — discover the valid selector vocabulary,
  2. get_constraints — fetch the rules relevant to what it's building, and
  3. validate — check a candidate artifact against the bound enforcement engines.

Authoritative requirements: constraint-registry-v0-spec.md.

Requirement → component → test mapping: TRACEABILITY.md.


Contents

  • Features
  • Prerequisites
  • Quick start
  • Running the MCP server
  • Integrating with coding agents
  • Authoring constraints
  • Hot reload
  • Validation harness
  • Adding an enforcement engine
  • Repository layout
  • Contributing
  • License

Features

  • Three constraint categories — infrastructure, organizational, architectural, including relationship-style selectors (e.g. "no synchronous calls across domain boundaries") and advisory (no-enforcement) constraints.
  • Multi-source aggregation — import from many source repos; ids are namespaced per source; deterministic, content-hashed, immutable versioned bundles.
  • Precedence & anti-drift — a configurable default policy (hard outranks weaker; a downstream source may not relax a higher-precedence rule on the same scope); fixture cross-checks keep guidance and enforcement from drifting.
  • Pluggable engines — a stable adapter interface with four real adapters: OPA and Conftest (Rego policies), Checkov (IaC scanning), and Semgrep (application source code). SARIF-emitting engines share one normalization seam (adapters/sarif/), so adding a new SARIF engine is mostly wiring. Adding an engine = one adapter + one config line (see Adding an enforcement engine).
  • Catalog importers — Checkov and Semgrep ship importers that turn an engine's rule catalog/ruleset into draft constraint stubs (with license/source provenance) for a human to enrich — a fast path to bootstrapping a source.
  • MCP server — three tools (describe_scope, get_constraints, validate) over stdio or a shared HTTP endpoint. get_constraints fails open so an agent is never blocked.
  • Hot reload — the server can periodically re-import so constraint changes are picked up without a restart.
  • Validation harness — proves the registry and constraint set are internally consistent; machine-readable JSON, non-zero exit on failure.

Prerequisites

ToolRequired?Notes
Python ≥ 3.11yesthe package targets 3.11+
[uv](https://docs.astral.sh/uv/)yesmanages the venv and runs entry points
[OPA](https://www.openpolicyagent.org/docs/latest/#running-opa) (opa)for Rego validate / fixture cross-checksthe reference enforcement engine
[Conftest](https://www.conftest.dev/install/) (conftest)optionalsecond Rego engine; its checks SKIP if absent
[Checkov](https://www.checkov.io/2.Basics/Installing%20Checkov.html) (checkov)optionalIaC scanning engine; its checks SKIP if absent
[Semgrep](https://semgrep.dev/docs/getting-started/) (semgrep)bundledsource-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.


Quick start

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.)


Running the MCP server

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

one shared HTTP server every tool connects to (recommended for multiple tools)

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

restart = stop + start

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`.


Integrating with coding agents

The server exposes three tools: describe_scope, get_constraints, validate.

Claude Code
# 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

OR stdio (no separate server to run; Claude launches it):

claude mcp add constraint-registry -- uv run --directory "$(pwd)" cregistry-mcp

claude mcp list # should show: constraint-registry ... ✔ Connected

Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{ "mcpServers": { "constraint-registry": { "url": "http://127.0.0.1:8765/mcp" } } }
Codex / other stdio-only tools

Configure an MCP server with command: uv, args: ["run","--directory","/abs/path/to/repo","cregistry-mcp"].

Make the agent actually consult it

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_constraints with the right scope, and

comply with every hard constraint as a non-negotiable downstream gate.

Optionally validate the result.


Authoring constraints

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:
  • { name: platform-security, path: sources/platform-security, precedence: 100 }
  • { name: data-platform, path: sources/data-platform, precedence: 50 }

engines:

  • { name: opa, adapter: "cregistry.engine.adapters.opa:OpaAdapter" }
  • { name: conftest, adapter: "cregistry.engine.adapters.conftest:ConftestAdapter" }
  • { name: checkov, adapter: "cregistry.engine.adapters.checkov:CheckovAdapter", options: { min_level: warning } }
  • { name: semgrep, adapter: "cregistry.engine.adapters.semgrep:SemgrepAdapter", options: { min_level: warning } }

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

  • { engine: opa, policy: policies/s3_public.rego }

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.
  • A query that omits a dimension matches broadly; a value that contradicts a constraint's selector excludes it. Relationship-scoped constraints are only returned for queries that supply a matching relationship.
  • After authoring, run uv run cregistry-harness to validate schema, precedence, and fixtures.

Hot reload (no restart on constraint changes)

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
  • No-op when nothing changed; previous bundle versions stay pinnable by id.
  • A failed re-import (e.g. an unresolvable precedence conflict) keeps the last-good bundle serving and logs the reason — the server never goes dark.
  • The server reads from the configured source paths, so wire your teams' constraint repos to sync/pull into those paths (a separate ops job, e.g. a cron git pull or CI publish). Code/dependency changes still need a restart.

Validation harness

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


Adding an enforcement engine

Implement the `EngineAdapter

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx