AIクライアントがSemantic Data Charterモデルおよびガバナンス済みデータレコードを検索、記述、読み取りすることを可能にします。
別名 SemanticDataCharter/sdcreader
- スター
- 0
- ツール
- —
- ダウンロード数(30日間)
- 1,683
- 最新バージョン
- 4.4.1
- 最終コミット
- 2026年11月10日
- ライセンス
- Apache-2.0
sdcreader MCPとは
sdcreaderはMCPサーバーです。 AIクライアントがSemantic Data Charterモデルおよびガバナンス済みデータレコードを検索、記述、読み取りすることを可能にします。.
プロジェクトのREADMEから生成された概要
sdcreader MCP server について
sdcreaderは、AIアシスタントがSemantic Data Charterモデルとガバナンス済みデータレコードを検索および解釈することを可能にします。クライアントは、公開されたモデルの探索、コンポーネントの確認、および値を定義コンポーネントに結合することによる特定のデータレコードの読み取りが行えます。このサーバーは読み取り専用のインターフェースとして機能し、プロジェクションライターがデータをCDIFやDCAT-USなどの標準にマッピングする際に使用する構造的なエビデンスと同じものを提供します。
ユーザーはuvxを使用してstdio経由でサーバーを実行でき、ホストを指定することでソブリンなSDCStudio公開カタログに接続するように設定できます。動作にアカウントやSDKは必要ありません。サーバーは、カタログ検索用のfind_models、メタデータとスキーマURLを取得するdescribe_model、ドキュメントの順序パスを表示するlist_leaves、およびモデルに対してXMLインスタンスを解析するread_recordといった特定のツールを提供します。また、スキーマのバイトが公開されたSHA-256ハッシュと一致することを確認することで、データの整合性を保証します。
できること
- 1公開カタログの検索テキスト検索や公開プロジェクト内のモデル一覧表示により、特定のSemantic Data Charterモデルを見つけることができます。
プロジェクトの README から作成されています。すべてのユースケースは、その引用と照らし合わせて確認されています。
sdcreader MCPのインストール方法
フォーマット検証日 2026年11月10日Cursor に追加Gooseに追加Claude Codeにsdcreader MCPをインストール
$ claude mcp add sdcreader -- uvx sdcreaderCursorにsdcreader MCPをインストール
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"sdcreader": {
"command": "uvx",
"args": [
"sdcreader"
]
}
}
}VS Codeにsdcreader MCPをインストール
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"sdcreader": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"sdcreader"
]
}
}
}VS Code CLIにsdcreader MCPをインストール
$ code --add-mcp '{"name":"sdcreader","type":"stdio","command":"uvx","args":["sdcreader"]}'Claude Desktopにsdcreader MCPをインストール
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"sdcreader": {
"command": "uvx",
"args": [
"sdcreader"
]
}
}
}Codexにsdcreader MCPをインストール
$ codex mcp add sdcreader -- uvx sdcreaderCodex config.tomlにsdcreader MCPをインストール
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.sdcreader] command = "uvx" args = ["sdcreader"]
Gemini CLIにsdcreader MCPをインストール
$ gemini mcp add -s user sdcreader uvx -- sdcreaderGemini settings.jsonにsdcreader MCPをインストール
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"sdcreader": {
"command": "uvx",
"args": [
"sdcreader"
]
}
}
}自動チェック
実行日 2026年11月14日完全なレポート →自動チェックに合格しました。これはセキュリティ監査ではありません。コードを読み、サーバーに必要最小限のアクセス権を与えてください。 チェックの仕組み
- ソースリポジトリがリンクされており、アクセス可能semanticdatacharter/sdcreader is public and reachablegithub.com/semanticdatacharter/sdcreader ↗合格
- パッケージがこのリポジトリをソースとして指定sdcreader names semanticdatacharter/sdcreader as sourcepypi.org/project/sdcreader/ ↗合格
- ビルドの来歴 (Sigstore 証明)Sigstore attestation for sdcreaderpypi.org/project/sdcreader/ ↗合格
- オープンソースライセンス (OSI)Apache-2.0spdx.org/licenses/Apache-2.0.html ↗合格
- 過去1年以内にコミットまたはリリースありLast commit or release 2026-11-10github.com/semanticdatacharter/sdcreader ↗合格
- OpenSSF Scorecard未チェック
- パッケージ名が有名なパッケージに酷似していないNo popular package one edit away from sdcreader合格
- パッケージおよびその依存関係に重大な勧告なし7 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗合格
- モデルへの隠れた指示がない0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters合格
- 破壊的なツールがラベル付けされている未チェック
- リモートエンドポイントが MCP ハンドシェイクに応答未チェック
README
GitHubで見るsdcreader
Read a published Semantic Data Charter model's package for projection into other standards.
A projection describes a model's governed data records in another standard's terms: CDIF, DCAT-US 3.0, DCAT-AP
3.0.1, HealthDCAT-AP, and whatever comes next. What every projection describes is the same evidence, the model's
package, and reads it into the same shape. sdcreader is that evidence and that shape, once, with nothing about
any projection in it. The four projection writers (sdc_cdif, sdc_dcat3_us, sdc_dcat3_ap, sdc_healthdcat_ap)
carried it as identical copies until this package.
pip install sdcreader # the reader, with HTTP for fetching from the public catalog (since 4.1.0 no extra is needed)
from sdcreader import fetch_package, load_package, read_model
pkg = load_package("samples/nhanes-participant") # a package on disk
pkg = fetch_package("xy8upneajsb8vdcmnve01g6g", save_to="pkg/") # or from SDCStudio's public catalog, no account
model = read_model(pkg)
pkg.schema_url_pinned # https://sdcstudio.axius-sdc.com/dmlib/dm-xy8u...xsd?sha256=0df4... the exact bytes the records are validated against
model.title, model.leaves # 'NHANES Participant', 153 leaves in document order, each with its path of clusters
model.codes[ct_id] # the enumerated values of a component with the IRI, definition and code the schema annotates them with
model.dc("publisher") # what the modeler wrote, None where SDCStudio's default sits
What a package is
SDCStudio generates a package for every published model and serves it publicly for models in public projects:
GET /api/v1/catalog/dm/<ct>/ |
the catalog record: title, description, project, the artifact list (catalog.json) |
GET /api/v1/catalog/dm/<ct>/<artifact>/ |
a storage pointer, {"download_url": ..., "filename": ..., "storage": "gcs"}, for jsonld, xsd and the rest; the reader follows it |
dm-<ct>.jsonld |
the model and its components: type, label, description, cardinality, constraints (enumerations, units, ranges, patterns), semantic links (dcterms:identifier the library slot, dcterms:source, dcterms:publisher, skos:exactMatch, rdfs:seeAlso, prov:wasRevisionOf), contains |
GET /dmlib/dm-<ct>.xsd |
the schema bytes: the Dublin Core header for the model, and for each enumerated value its definition and the code it is defined by (dm-<ct>.xsd) |
GET /dmlib/dm-<ct>.versions.json |
every published version of the schema by SHA-256, with the current one (versions.json) |
A package directory holds those four files. The reader refuses a directory without the JSON-LD and the schema, a JSON-LD whose identifier is not the directory's model, and a schema whose bytes are not the published current version: a projection cites the schema by URL and SHA-256, so the bytes have to be the ones that URL serves.
Two gaps in the package are on SDCStudio's issue tracker: the JSON-LD metadata drops fields the schema header
carries (#748), and the header omits dc:source (#749). The reader takes the model's Dublin Core from the header,
which is complete.
What the reader gives
ModelPackage: the four files, the SHA-256, the schema URL and its pinned form (?sha256=), the public catalog URL, andcheck().Model:title,description,root(the governed record's cluster),componentsby identifier,leavesin document order (each aLeafwith itscomponent, itspathof clusters and aslugof that path, unique in the record),codes(the enumerated values per component asCode: value, IRI, definition, the code it is defined by),metadata(the JSON-LD's) andheader(the schema's Dublin Core).Model.dc(name): what the modeler wrote, the header first and the JSON-LD second, with SDCStudio's field defaults as unset: "Universal" for coverage, "None" for relation, "SDC Data Model (DM)" for type, blanks. A projection never publishes a default as a fact.contributors,subjects(the semicolon list),rights_urlandrights_statementderive from it.Component:sdc_type,label,description,data_type,constraints,linksby predicate (link(p)for the first),contains,iri.- Constants: the leaf, numeric and quantified types; the predicate IRIs
IDENTIFIER,SOURCE,PUBLISHER,EXACT,CLOSE,SEE_ALSO,HAS_UNIT;DC_DEFAULTS.
Reading a record (4.3.0)
read_record(source, model) reads a Governed Data Record, the XML instance, and joins each value to the component
that defines it. source is the record's bytes, its text or a path; a record of another model is refused
(RecordError), as is anything that is not an sdc4:dm-<ct_id> record.
Record:attributes(instance_id,instance_version,creation_timestamp,current-state, ...),valuesin document order, andexceptional, the values that carry an Exceptional Value.RecordValue: thecomponent, itspathof clusters (root first),instancesparallel to the path (which occurrence each cluster is among the same cluster's repeats under the same parent;instance_keypairs them with the clusters' identifiers, one key per cluster instance), anoccurrenceindex for a component repeated within its cluster instance, itsposition, itselementsas the record holds them (a quantity's units nested:{"xdquantity-value": "1", "xdquantity-units": {"label": "Trade Units", "xdstring-value": "EA"}}), and itscontext(act,vtb,vte,tr,modified,latitude,longitude).ExceptionalValue: the ISO 21090 null flavor (code,name) and itsorigin:sourcewhen it stands in place of the value,recoverywhen sdcvalidator's recovery inserted it beside a value that failed its constraint. Forrecovery,RecordValue.rejectedis that value, kept so a person can see it.
Cluster members sit inside adapter elements that are not components of the model; the reader passes through them. It does not type, validate or interpret values: that is the caller's work (a mapper, an exporter, a checker).
MCP server
sdcreader is also an MCP server, registered as io.github.SemanticDataCharter/sdcreader, so an assistant can read a
published model the way sdcvalidator, sdcgovernance and sdcreceipt let it validate, govern and settle a record.
stdio, no SDK, no account, read-only.
uvx sdcreader # or: sdcreader-mcp, or python -m sdcreader.mcp_server
uvx sdcreader --host https://your-sdcstudio.example # a sovereign SDCStudio's public catalog
| Tool | Does |
|---|---|
find_models |
search the public catalog by text, or list a public project's models by name |
describe_model |
one model: title, project, root record, leaf and component counts by type, Dublin Core with SDCStudio's defaults as null, the schema URL pinned to its SHA-256 |
list_leaves |
the leaves in document order with path, type, constraints, code count and identity links, paged |
list_codes |
one component's enumerated values with IRI, definition and code system |
check_package |
the reader's integrity check on a package directory |
read_record |
a Governed Data Record on disk read against its model: attributes, then each value with its component, path, elements, context and Exceptional Value, paged; the model is the one the record names unless a source is given |
Each model tool takes a ct_id (fetched from the host the server was started with) or a package directory on disk.
No tool takes a URL: the host is fixed at start, so a caller cannot point the server elsewhere. Every tool calls the
same functions as the library; the two interfaces describe one model the same way.
Also listed on mcprush.
Tests
pip install -e ".[dev]"
python -m pytest tests -q # includes one fetch against production
python -m pytest tests -q -m "not network" # offline, as CI runs it
The fixture is the NHANES Participant package of the FAIR Data Demo, the record every projection is proven on.
Versioning
The leading 4 is the SDC4 reference model, as with every Semantic Data Charter package. An addition to what the reader exposes is a minor version, a fix a patch; the major changes only when the reference model does.
License
Apache-2.0 (see LICENSE, NOTICE).
sdcreader MCPのよくある質問
sdcreader MCPをClaude Codeに追加するには
ターミナルでclaude mcp add sdcreader -- uvx sdcreaderを実行します。すべてのプロジェクトで利用するには--scope userを追加します。
sdcreader MCPをCursorに追加するには
~/.cursor/mcp.jsonを開き、上記のインストールセクションに示すCursor設定を使ってmcpServersの下にサーバーを追加します。
モデルを検索するにはどうすればよいですか?
find_modelsツールを使用して、テキストによる公開カタログの検索や、公開プロジェクト内のモデルの名前によるリスト表示が可能です。
サーバーはデータレコードを読み取ることができますか?
はい、read_recordツールを使用して、Governed Data Recordをそのモデルに照らして読み取り、属性、値、パス、およびコンテキストを取得できます。
サーバーを利用するにはアカウントが必要ですか?
いいえ、このサーバーは読み取り専用であり、公開カタログにアクセスするためにアカウントは必要ありません。