Risk Monitor MCP

使用MCP工具的实时风险监控代理

用于网络安全风险评估的自主人工智能代理系统

 

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概述

这是一个自主决策代理，它：

• 监控实时网络安全新闻推送
• 使用机器学习评估风险
• 应用确定性控制逻辑（MCP风格）
• 使用MCP工具进行持久化、报告和警报
• 通过实时仪表板呈现可操作的决策

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MCP集成

基于文件系统的MCP工具 在免费主机上工作（渲染）：

• ✅ 决策记录：每个决定都坚持使用JSON
• ✅ 警报文件：自动升级/警报文件生成
• ✅ CSV报告：可导出的电子表格格式
• ✅ Markdown报告：人类可读的文档
• ✅ JSON快照：完成状态捕获
• ✅ 无外部API：100%免费且可部署

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MCP工具架构

graph TB
    subgraph Agent[Risk Monitor Agent Core]
        Fetch[Fetch News]
        Eval[ML Evaluation]
        Policy[Policy Decision]
        Memory[Memory Check]
    end
    
    subgraph MCP[MCP Toolkit]
        Log[Decision Logger]
        Alert[Alert Generator]
        CSV[CSV Report]
        MD[Markdown Report]
        JSON[JSON Snapshot]
    end
    
    subgraph Storage[Filesystem Storage]
        Logs[mcp_outputs/logs/]
        Alerts[mcp_outputs/alerts/]
        Reports[mcp_outputs/reports/]
    end
    
    Fetch --> Eval
    Eval --> Policy
    Policy --> Memory
    Memory --> Log
    Memory --> Alert
    Memory --> CSV
    Memory --> MD
    Memory --> JSON
    
    Log --> Logs
    Alert --> Alerts
    CSV --> Reports
    MD --> Reports
    JSON --> Reports
    
    Logs --> UI[Streamlit UI]
    Alerts --> UI
    Reports --> UI
    
    style MCP fill:#ffe1e1
    style Storage fill:#e1f0ff
    style UI fill:#e1f5e1

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更新项目结构

risk_monitor_agent/
│
├── fetchers/
│   └── news_fetcher.py          # RSS feed ingestion
│
├── llm/
│   └── evaluator.py             # ML risk scoring
│
├── policy/
│   └── risk_policy.py           # MCP-style decision rules
│
├── memory/
│   ├── state.json               # Persistent memory
│   └── memory_store.py          # Duplicate detection
│
├── mcp/                         # NEW: MCP TOOLKIT
│   └── mcp_toolkit.py          # Filesystem-based tools
│
├── mcp_outputs/                 # NEW: MCP OUTPUTS
│   ├── logs/                    # Decision logs (JSON)
│   ├── alerts/                  # Alert files (TXT)
│   └── reports/                 # Reports (CSV, MD, JSON)
│
├── ui/
│   └── app.py                   # Streamlit dashboard
│
├── orchestrator.py              # Agent control loop
├── start.sh                     # Render deployment
└── requirements.txt

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MCP工具详解

1.决策记录器

目的：将每个决定都保存到磁盘上 格式：JSON 位置: mcp_outputs/logs/decision_TIMESTAMP.json

{
  "title": "Critical Zero-Day in Windows Kernel",
  "action": "ESCALATE",
  "reason": "Critical incident detected (score: 0.89)",
  "scores": {...},
  "timestamp": "2025-01-31T10:30:45"
}

2.警报生成器

目的：为关键/高优先级项目创建文本文件 格式：纯文本 位置: mcp_outputs/alerts/escalate_TIMESTAMP.txt

================================================================================
RISK MONITOR ALERT - ESCALATE
Generated: 2025-01-31T10:30:45
Total Items: 3
================================================================================

1. Critical Zero-Day in Windows Kernel
   Source: The Hacker News
   Reason: Critical incident detected (score: 0.89)
   Link: https://...

3.CSV报告

目的：将所有决策导出为电子表格格式 格式：CSV 位置: mcp_outputs/reports/report_TIMESTAMP.csv

列：时间戳、动作、标题、来源、原因、分数、链接

4.Markdown报告

目的：人类可读的文档 格式：Markdown 位置: mcp_outputs/reports/report_TIMESTAMP.md

按优先级和完整上下文组织。

5.JSON快照

目的：使用元数据完成状态捕获 格式：JSON 位置: mcp_outputs/reports/snapshot_TIMESTAMP.json

包括所有决策+内存统计信息。

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使用MCP工具

自动执行

MCP工具在每个监测周期后自动运行：

1. 点击“获取实时风险反馈”
2. 代理处理文章
3. MCP工具自动执行：

- 记录个人决策 - 为ESCALATE/Alert创建的警报文件 - 生成的报告（CSV、Markdown、JSON）

查看MCP文件

访问 MCP文件 Streamlit UI中的选项卡：

• 报告：下载CSV、Markdown或JSON快照
• 警报：查看/下载升级和警报文件
• 日志：浏览个人决策日志

手动工具执行

from mcp.mcp_toolkit import MCPToolkit

mcp = MCPToolkit()

# Generate specific reports
csv_path = mcp.generate_csv_report(decisions)
md_path = mcp.generate_markdown_report(decisions)

# Create alert file
alert_path = mcp.create_alert_file(critical_decisions, 'ESCALATE')

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渲染部署（免费层）

步骤1：准备存储库

chmod +x start.sh

步骤2：创建渲染Web服务

1. 首选 渲染仪表板
2. 点击 新 → 网络服务
3. 连接你的Git仓库
4. 配置：

- 名字：风险监测代理 - 环境：Python 3 - 生成命令: pip install -r requirements.txt - 开始命令: ./start.sh - 实例类型：免费

步骤3：持久磁盘（可选）

对于跨部署的持久MCP文件：

1. 在渲染服务设置中→ 磁盘
2. 添加磁盘： /opt/render/project/src/mcp_outputs
3. 大小：1GB（免费层）

备注：如果没有持久磁盘，MCP文件将在每次部署时重置。它们仍然致力于基于会话的监控。

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运作原理

MCP代理循环

FETCH → EVALUATE → DECIDE → REMEMBER → MCP TOOLS → PRESENT

新MCP阶段:

• 分别记录每个决策
• 为关键项目生成警报文件
• 创建全面的报告
• 所有输出均可通过UI获得

为什么选择这些MCP工具？

基于文件系统=免费且可部署:

• 无API成本（与Slack、电子邮件服务不同）
• 不要求进行验证
• 适用于渲染自由层
• 可在不同环境之间移动

生产效益:

• 审计跟踪（记录的每个决策）
• 导出功能（CSV用于分析）
• 警报文档（可共享文本文件）
• 状态快照（JSON用于备份）

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MCP工具配置

更改输出目录

# In orchestrator.py
agent = RiskMonitorAgent(enable_mcp=True)

# Custom output directory
from mcp.mcp_toolkit import MCPToolkit
agent.mcp = MCPToolkit(output_dir="custom_outputs")

清理旧文件

# Remove files older than 7 days
agent.mcp.cleanup_old_files(days=7)

禁用MCP工具

# Initialize without MCP
agent = RiskMonitorAgent(enable_mcp=False)

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技术栈

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MCP与传统代理框架

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局限性

• 仅限文件系统：没有云存储集成（设计用于免费部署）
• 无实时通知：文件已生成，未推送
• 手动下载：用户必须从UI下载报告
• 基于会话的无持久磁盘：重新部署时重置文件（除非使用渲染磁盘）

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贡献

分叉并适应您的需求\*\*

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致谢

• 拥抱脸：变压器库
• 溪流：UI框架
• 黑客新闻与Bleeping计算机：RSS源
• MCP社区：工具设计的灵感

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