RegGuard MCP服务器🛡️
使用模型上下文协议（MCP）的AI增强型金融营销合规服务器
RegGuard是一个复杂的MCP（模型上下文协议）服务器，为金融营销内容提供人工智能驱动的监管合规检查。它利用OpenAI的GPT-4o-mini模型，结合特定司法管辖区的监管知识，检测多个金融市场的违规行为。
   
🎯 RegGuard是做什么的？
RegGuard充当智能合规助手，可以：
- 🔍 分析营销内容：使用人工智能扫描金融营销材料以查找违规行为
- 🌍 多司法管辖区支持：涵盖新加坡（SG）、香港（HK）、阿联酋（AE）和印度（IN）法规
- ⚡ 实时合规性检查：与Claude和Cursor等人工智能助手无缝集成
- 📋 自动插入免责声明：智能地放置所需的监管免责声明
- 📊 审计跟踪生成：维护所有合规检查的防篡改日志
- 🎯 情境人工智能分析：超越模式匹配，了解监管细微差别
🧠 关键概念和教育资源
理解MCP（模型上下文协议）
- MCP官方文件 -了解将AI助手连接到外部系统的开放标准
- **** -技术规范和示例
- 构建MCP服务器-人类指南 -创建MCP服务器的分步指南
金融监管合规基础
- 新加坡金融管理局公平交易准则 -新加坡金融营销法规
- 证监会投资广告指引（香港） -香港证券营销规则
- DFSA行为准则（阿联酋） -迪拜金融服务法规
- SEBI指南（印度） -印度证券交易委员会条例
人工智能合规技术
- OpenAI API文档 -了解GPT-4o-mini集成
- 金融AI合规概述 -金融领域人工智能的行业见解
- RegTech解释 -监管技术介绍
🚀 快速入门指南
先决条件
1.克隆和设置
# Clone the repository
git clone https://github.com/your-username/regguard-mcp.git
cd regguard-mcp
# Create virtual environment (recommended)
python -m venv regguard-env
source regguard-env/bin/activate # On Windows: regguard-env\Scripts\activate
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt2.配置API密钥
创建一个 .env 项目根目录中的文件：
# Create .env file
echo 'OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key-here"' > .env重要：永远不要将您的实际API密钥提交到GitHub！
3.测试服务器
# Test server functionality
python test_server.py
# Test AI integration
python test_ai_client.py
# Run example usage
python example_usage.py🔌 如何使用RegGuard MCP服务器
选项1:克劳德桌面集成（推荐）
- 安装克劳德桌面 (点击此处下载)
- 配置MCP设置:
- 打开克劳德桌面设置 - 导航到“开发人员”>“MCP服务器” - 添加以下配置：
{
"mcpServers": {
"regguard": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.regguard.server"],
"cwd": "/full/path/to/regguard-mcp",
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key-here"
}
}
}
}- 开始使用:
@regguard Please check this marketing copy for Singapore compliance:
"Our investment product guarantees 15% annual returns with zero risk!"选项2：游标IDE集成
- 安装游标 (点击此处下载)
- 在工作区中配置MCP:
添加到光标工作区设置：
{
"mcp.servers": [
{
"name": "regguard",
"command": ["python", "-m", "src.regguard.server"],
"cwd": "./regguard-mcp"
}
]
}- 在游标中使用:
@regguard Analyze this financial ad for Hong Kong compliance violations选项3：直接Python集成
from regguard_client import RegGuardClient
# Initialize client
client = RegGuardClient()
client.start_server()
# Check compliance
result = client.check_compliance(
html_content="
Guaranteed 20% returns!
",
jurisdiction="sg"
)
print(f"Violations found: {len(result['violations'])}")🛠️ 可用工具和功能
1. check_rule_violation -AI合规性分析
分析营销内容是否违反了多个司法管辖区的监管规定。
示例用法:
@regguard Check this content for Singapore violations:
"Join our exclusive investment club! Guaranteed profits of 25% annually with zero risk to your capital. Limited time offer - only 48 hours remaining!"响应包括:
- 详细的违规描述
- 严重性级别（严重、高、中、低）
- 匹配的内容亮点
- 监管参考
- 可采取行动的建议
2. auto_insert_disclaimer -Smart免责声明
在最佳位置自动插入适用于管辖区的免责声明。
示例:
@regguard Add appropriate disclaimers for this Singapore investment ad:
Investment Opportunity
High potential returns available.
Invest Now
3. export_audit_trail -合规性审计日志
为合规团队生成全面的审计报告。
4. health -系统状态
检查服务器运行状况和AI功能状态。
5. list_supported_markets -可用司法管辖区
退货： ["sg", "hk", "ae", "in"]
📁 项目结构
regguard-mcp/
├── src/regguard/ # Core server code
│ ├── server.py # Main MCP server
│ ├── rules_engine.py # AI compliance engine
│ └── audit_writer.py # Audit trail management
├── rules/ # Jurisdiction-specific rules
│ ├── sg.yml # Singapore (MAS)
│ ├── hk.yml # Hong Kong (SFC)
│ ├── ae.yml # UAE (DFSA)
│ └── in.yml # India (SEBI)
├── audits/ # Compliance audit logs
├── tests/ # Test files
├── example_usage.py # Usage examples
├── requirements.txt # Python dependencies
└── README.md # This file🌍 支持的司法管辖区
| 市场 | 监管机构 | 主要功能 | 特殊要求 |
|---|---|---|---|
| 新加坡（SG） | MAS | 保证回报检测，风险披露检查 | 英语，明确的风险警告 |
| 香港（HK） | SFC | SFC授权检查，复杂的产品警告 | 繁体/简体中文支持 |
| 阿联酋 | DFSA/SCA | DFSA许可验证、风险评级要求 | 阿拉伯语/英语双语合规 |
| 印度（IN） | SEBI | 风险计量要求、名人代言规则 | 当地语言披露 |
🔧 项目的实施步骤
步骤1：环境设置
# 1. Clone this repository
git clone https://github.com/your-username/regguard-mcp.git
# 2. Navigate to project directory
cd regguard-mcp
# 3. Create Python virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate # or `venv\Scripts\activate` on Windows
# 4. Install dependencies
pip install -r requirements.txt步骤2：配置
# 1. Get OpenAI API key from https://platform.openai.com/api-keys
# 2. Create .env file
echo 'OPENAI_API_KEY="your-actual-api-key"' > .env
# 3. Test configuration
python test_server.py步骤3：集成
选择您喜欢的集成方法：
适用于Claude桌面用户:
- 如上所示配置MCP设置
- 重新启动克劳德桌面
- 使用
@regguard命令
适用于Cursor IDE用户:
- 将MCP配置添加到工作区
- 重新启动游标
- 使用
@regguard在你的代码中
用于自定义集成:
- 使用提供的示例脚本
- 实现JSON-RPC通信
- 遵循MCP协议规范
第四步：定制
# 1. Modify jurisdiction rules in rules/ directory
# 2. Add custom compliance patterns
# 3. Extend supported markets if needed
# 4. Customize disclaimer templates🧪 测试您的设置
基本功能测试
python test_server.pyAI集成测试
python test_ai_client.py全功能演示
python example_usage.py手动测试示例
- 严重违规测试:
Content: "Guaranteed 25% returns with zero risk!"
Expected: Multiple critical violations detected- 合规内容测试:
Content: "Investment involves risk. Past performance is not indicative of future results."
Expected: No violations, compliance status PASS📊 了解结果
违规严重程度
- 关键的：需要立即关注的严重违规行为
- 高：应解决的重要合规问题
- 中等：可能需要审查的适度担忧
- 低：小问题或最佳做法建议
AI分析功能
- 情境理解：超越关键字匹配
- 监管知识：接受过关于特定管辖区规则的培训
- 信心评分：AI对每次违规检测的信心
- 可采取行动的建议：修复的具体建议
🤝 贡献
我们欢迎捐款！拜托：
- 分叉存储库
- 创建要素分支(
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交您的更改(
git commit -m 'Add amazing feature') - 推到分支(
git push origin feature/amazing-feature) - 打开拉取请求
📜 许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。
🆘 支持和故障排除
常见问题
“找不到OpenAI API密钥”
- 确保
.env文件存在且正确OPENAI_API_KEY - 检查您的API密钥是否有效并具有信用
“服务器没有响应”
- 验证是否安装了Python依赖项
- 检查端口是否未被其他进程使用
- 查看终端中的错误日志
“AI分析失败”
- 确认OpenAI API密钥有足够的信用
- 检查互联网连接
- 验证OpenAI服务状态
获取帮助
- 📚 文档：查看中的详细指南
/docs - 🐛 问题：通过GitHub Issues报告bug
- 💬 讨论：加入我们的GitHub讨论以获取问题
- 📧 联系：寻求企业支持
🚀 接下来是什么？
- \[\]额外的管辖权支持（欧盟、美国、加拿大）
- \[\]实时合规性监控仪表板
- \[\]与更多AI助手集成
- \[\]增强的多语言支持
- \[\]高级分析和报告
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