GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Policy-as-code guardrails for AI coding agents, validated via OPA, Conftest, Checkov & Semgrep.
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": {
"constraints-registry": {
"command": "uvx",
"args": [
"constraints-registry"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add constraints-registry -- uvx constraints-registryวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"constraints-registry": {
"command": "uvx",
"args": [
"constraints-registry"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
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
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub SureshKhemka 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 (0.1.1) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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:
describe_scope — discover the valid selector vocabulary,get_constraints — fetch the rules relevant to what it's building, andvalidate — check a candidate artifact against the bound enforcement engines.Authoritative requirements:
constraint-registry-v0-spec.md.
Requirement → component → test mapping:
TRACEABILITY.md.
adapters/sarif/), so adding a new SARIF engine is mostly wiring. Adding an engine = one adapter + one config line (see Adding an enforcement engine).describe_scope, get_constraints, validate) over stdio or a shared HTTP endpoint. get_constraints fails open so an agent is never blocked.| Tool | Required? | Notes |
|---|---|---|
| Python ≥ 3.11 | yes | the package targets 3.11+ |
| [uv](https://docs.astral.sh/uv/) | yes | manages the venv and runs entry points |
[OPA](https://www.openpolicyagent.org/docs/latest/#running-opa) (opa) | for Rego validate / fixture cross-checks | the reference enforcement engine |
[Conftest](https://www.conftest.dev/install/) (conftest) | optional | second Rego engine; its checks SKIP if absent |
[Checkov](https://www.checkov.io/2.Basics/Installing%20Checkov.html) (checkov) | optional | IaC scanning engine; its checks SKIP if absent |
[Semgrep](https://semgrep.dev/docs/getting-started/) (semgrep) | bundled | source-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.
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.)
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
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 $CREGISTRY_CONFIG), --reload-interval SECONDS (0 = off).
Manage the shared HTTP server:
lsof -ti tcp:8765 | xargs kill # stop
Full operational guide (stop/restart, macOS launchd auto-start, the repo-sync/decoupling pattern): `docs/RUNNING.md`. Tool input/output contracts: `docs/MCP_CONTRACT.md`.
The server exposes three tools: describe_scope, get_constraints, validate.
# shared HTTP server (start it first, see above), available in every project:
claude mcp add --scope user --transport http constraint-registry http://127.0.0.1:8765/mcp
claude mcp add constraint-registry -- uv run --directory "$(pwd)" cregistry-mcp
claude mcp list # should show: constraint-registry ... ✔ Connected
~/.cursor/mcp.json){ "mcpServers": { "constraint-registry": { "url": "http://127.0.0.1:8765/mcp" } } }
Configure an MCP server with command: uv, args: ["run","--directory","/abs/path/to/repo","cregistry-mcp"].
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_constraintswith the right scope, and
comply with every
hardconstraint as a non-negotiable downstream gate.
Optionally
validatethe result.
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:
engines:
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
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.uv run cregistry-harness to validate schema, precedence, and fixtures.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
git pull or CI publish). Code/dependency changes still need a restart.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
Implement the `EngineAdapter
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo