英特尔MCP
用于OSINT、数据分析和自动化操作的高级智能和模型上下文协议（MCP）生态系统。
🚀 概述
Intel MCP是一个全面的套件，旨在弥合原始情报数据和人工智能驱动分析之间的差距。它为数据收集和处理提供了一个强大的后端，一个用于可视化的现代web界面，以及一个允许AI代理（如Cursor或Claude）键入、安全访问智能工具的MCP服务器。
🏗️ 建筑
该项目分为三个主要部分：
- 后端(
/backend)：高性能Python FastAPI服务。使用Celery/Redis处理数据编排、OSINT搜索、PDF生成和后台任务。 - 前端(
/frontend)：一个现代的Next.js web应用程序。具有交互式仪表板、ECharts可视化、传单地图和实时数据监控功能。 - MCP服务器(
/mcp)：TypeScript中的模型上下文协议实现。将后端功能作为AI主机的工具公开，启用以下功能intel.search,intel.digest，并且是自动化的ops.mcp_diag.
✨ 主要特点
- 高级OSINT：具有多源情报收集的综合搜索能力。
- 人工智能集成：原生MCP支持Cursor和Claude Desktop。
- 数据可视化：实时仪表板、地理地图和关系图。
- 自动报告：生成PDF/CSV/JSON摘要和事故简报。
- 操作安全：默认情况下为模拟运行模式、审计日志记录和严格的策略执行。
🛠️ 入门指南
先决条件
- Node.js（v18+）
- Python 3.10+
- Docker和Docker Compose（适用于Redis/PostgreSQL）
- PNPM（用于MCP和前端）
后端设置
cd backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate # or venv\Scripts\activate on Windows
pip install -e .
cp .env.example .env
# Configure your .env and start the server
uvicorn app.main:app --reload --port 8080前端设置
cd frontend
pnpm install
pnpm devMCP服务器设置
cd mcp
pnpm install
pnpm build
# Follow instructions in mcp/README.md for Cursor/Claude configuration🔒 安全
Intel MCP在构建时考虑了操作安全性：
- 审计日志：记录每次工具调用和系统操作。
- 策略控制：通过粒度控制
policy.json. - 干运行保护：破坏性或高风险行为需要明确确认。
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专为高风险情报和作战环境而开发。