🔍 MCP审计与合规平台
A. 模型上下文协议（MCP）-基于GPT-4和专业MCP工具的审计和合规系统，提供智能财务分析、反洗钱政策验证和全面的审计报告。
🏗️ 架构概述
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│ MCP Server │
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│ │ • Financial Data Tool (SQLite queries) │ │
│ │ • Policy Engine Tool (AML validation) │ │
│ │ • Report Generation Tool │ │
│ │ • Compliance Checking Tool │ │
│ │ • Audit Trail Tool │ │
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│ 🤖 GPT-4 with MCP Client │
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│ │ • Automatic tool discovery │ │
│ │ • Tool execution │ │
│ │ • Response synthesis │ │
│ │ • Error handling │ │
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│ 💰 Financial │ │ ⚖️ Policy Engine │
│ Data Tool │ │ Tool │
│ │ │ │
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│ │ • SQLite ││ │ │ • AML Rules ││
│ │ • Queries ││ │ │ • Validation ││
│ │ • Analysis ││ │ │ • Compliance ││
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└────────────────┘ └────────────────────┘🚀 主要特点
MCP工具
query_financial_data-查询财务交易、收入、支出和资产validate_compliance-根据反洗钱政策和合规规则验证交易generate_audit_report-生成包含违规行为和建议的全面审计报告check_compliance_status-检查整体合规状态并识别违规行为get_audit_trail-检索审计跟踪和合规历史记录
MCP资源
audit://policies/aml-反洗钱政策和规则audit://policies/compliance-一般合规规则audit://schema/database-数据库架构信息
核心能力
- ✅ 真正的MCP实施 -使用官方MCP SDK
- ✅ GPT-4集成 -智能查询处理
- ✅ 财务数据分析 -基于SQLite的事务查询
- ✅ 反洗钱合规 -反洗钱政策验证
- ✅ 审计报告 -全面的合规报告
- ✅ Langfuse追踪 -可观察性和监测
- ✅ 流线型UI -交互式web界面
🛠️ 技术栈
- MCP框架：用于工具集成的模型上下文协议
- AI/LLM：GPT-4通过OpenAI API
- 数据库：带SQLAlchemy ORM的SQLite
- 后端：带MCP服务器/客户端的FastAPI
- 前端：流线型网页界面
- 可观测性：Langfuse追踪
- 包管理：紫外线
📦 安装
先决条件
- Python 3.11+
- OpenAI API密钥
- Langfuse凭据（可选）
设置
# Clone the repository
git clone
cd mcp_audit_compliance_platform
# Install dependencies
uv sync
# Set up environment variables
cp env.example .env
# Edit .env with your API keys
# Initialize database
uv run python -c "from src.database import init_database; init_database()"🚀 用法
启动MCP服务器
uv run python main.py启动Streamlit用户界面
uv run streamlit run streamlit_app.py --server.port 8501API终点
GET /-系统信息GET /health-健康检查POST /query-使用MCP工具处理审计查询GET /tools-列出可用的MCP工具GET /resources-列出可用的MCP资源GET /data/transactions-直接数据库访问GET /data/suppliers-直接数据库访问
🔧 MCP工具使用
查询示例
# Financial data query
"Show me all transactions from Russia for AML compliance analysis"
# Compliance validation
"Analyze transactions under €5,000 from USA suppliers with low risk category"
# Audit reporting
"Generate a comprehensive AML compliance report for all high-risk transactions"
# Status checking
"Check compliance status for all transactions and identify violations"
# Audit trail
"Generate an audit trail for all compliance violations in the last 30 days"MCP工具架构
{
"query_financial_data": {
"query_type": "transactions|revenue|expenses|assets|suppliers",
"filters": {"country": "USA", "risk_category": "LOW"},
"limit": 100
},
"validate_compliance": {
"transactions": [...],
"policy_type": "aml|financial|regulatory"
},
"generate_audit_report": {
"report_type": "compliance|financial|risk|aml",
"period": "2024|last_30_days",
"include_recommendations": true
}
}📊 反洗钱政策
高价值交易
- 阈值: €100,000
- 严重性：高
- 规则：加强尽职调查，高级管理层批准
CTR阈值
- 阈值: €5,000
- 严重性：中等
- 支付方式：支票、现金
- 规则：需要货币交易报告
SAR阈值
- 阈值: €3,000
- 严重性：高
- 风险类别：高，PEP
- 规则：需要可疑活动报告
政治公众人物交易
- 阈值: €1,000
- 严重性：高
- 规则：加强监测，增加文件
高风险国家
- 严重性：严重
- 国家：朝鲜、伊朗、叙利亚、苏丹、古巴、俄罗斯、白俄罗斯
- 规则：加强尽职调查，增加文件
🔍 监测和可观察性
Langfuse集成
- 追踪：所有MCP工具执行
- 指标：查询性能、合规率
- 日志记录：带上下文的结构化日志记录
健康监测
- 数据库连接
- MCP服务器状态
- MCP客户端状态
- 工具可用性
🧪 测试
运行测试
uv run pytest测试覆盖率
- MCP服务器功能
- MCP客户端集成
- 数据库操作
- API端点
- 流线型UI组件
📈 演出
基准测试
- 查询响应时间：\<2秒
- 数据库查询：\<100ms
- MCP工具执行：\<500ms
- GPT-4加工：\<3秒
优化
- 数据库索引
- MCP工具缓存
- 响应流
- 连接池
🔒 安全
数据保护
- 环境变量加密
- API密钥管理
- 数据库访问控制
- 审计跟踪日志记录
合规
- GDPR合规
- SOX合规性
- 反洗钱法规
- 审计要求
🤝 贡献
开发设置
# Install development dependencies
uv sync --group dev
# Run linting
uv run ruff check .
uv run black .
# Run type checking
uv run mypy src/代码规范
- 关注PEP 8
- 使用类型提示
- 编写文档字符串
- 为新功能添加测试
📄 许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。
🙏 致谢
- 模型上下文协议 -用于标准化工具集成框架
- 开放人工智能 -对于GPT-4 API访问
- 浪伏 -用于可观察性和跟踪
- 溪流 -对于web界面
- 快速API -对于后端API
📞 支持
对于问题、议题或贡献：
- 在存储库中创建问题
- 联系开发团队
- 检查文档
📸 截图
应用接口
起始页
Starting Page 1 *带有MCP架构图和示例查询的欢迎屏幕*
Starting Page 2 *带有反洗钱策略和示例查询选择的侧栏*
审核结果
俄罗斯高风险交易分析
Audit Results 1-1 *对俄罗斯交易的综合分析显示，100笔交易中有213笔违规*
Audit Results 1-2 *俄罗斯交易的详细违规明细和合规状态*
美国低风险交易分析
Audit Results 2 *对来自低风险类别的美国供应商的5000欧元以下交易进行分析，显示无违规行为*
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🔍 MCP审计与合规平台 -由模型上下文协议和GPT-4提供支持