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MCP Server · 数据服务

Audit Agentic Rag

一个基于AI Agent的智能稽核系统,提供实时稽核对话和政策编辑功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Python实时分析向量数据库

快速开始

作者 / 组织
FanShengXiang
提供方
FanShengXiang
运行时
Python

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MCP World

选型结论

Audit Agentic Rag 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python api_server.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "audit-agentic-rag": {
      "command": "python",
      "args": [
        "api_server.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

Agentic RAG 稽核系統

這是一個基於 AI Agent 的智能稽核系統,具有左右分屏的用戶界面。

系統架構

前端 (React + Vite + Tailwind CSS)

  • 端口: http://localhost:3000
  • 左側面板: 稽核對話 - 顯示 Agent 的 step-by-step 稽核過程
  • 右側面板: 政策編輯器 - 顯示和編輯向量數據庫中的政策內容

後端 (FastAPI)

  • 端口: http://localhost:8000
  • 功能:

- 提供 RESTful API 介面 - 集成原有的 agent_audit.py 和 update_policy.py 功能 - 處理 MCP 工具調用 - 管理稽核會話狀態

功能特性

稽核對話 (左側)

  • 實時顯示 Agent 的稽核過程
  • 政策規格解析顯示
  • 工具調用和結果展示
  • 最終稽核報告輸出

政策編輯 (右側)

  • 顯示當前向量數據庫中的政策內容
  • 支持在線編輯政策
  • 一鍵保存更新向量數據庫
  • 實時顯示更新狀態

技術棧

前端

  • React 18
  • Vite
  • Tailwind CSS
  • Axios (HTTP 客戶端)

後端

  • FastAPI
  • Python 3.10+
  • Groq (LLM)
  • ChromaDB (向量數據庫)
  • Sentence Transformers

快速開始

1. 安裝依賴

# 安裝前端依賴
cd frontend
npm install

# 後端依賴已在項目根目錄

2. 啟動後端 API

python api_server.py

後端將在 http://localhost:8000 啟動。

3. 啟動前端

cd frontend
npx vite dev --host 0.0.0.0 --port 3000 --open

前端將在 http://localhost:3000 啟動,並自動打開瀏覽器。

使用說明

開始稽核

  1. 在左側稽核面板點擊"開始稽核"按鈕
  2. 系統會自動:

- 從向量數據庫檢索政策 - 解析政策為 JSON 規格 - 連接 MCP 工具進行多輪取證 - 生成最終稽核報告

編輯政策

  1. 在右側政策編輯器查看當前政策
  2. 直接在文本框中編輯政策內容
  3. 點擊"儲存政策"按鈕更新向量數據庫
  4. 系統會顯示更新成功/失敗的提示

API 端點

政策管理

  • GET /api/policy - 獲取當前政策
  • POST /api/update-policy - 更新政策

稽核管理

  • POST /api/start-audit - 開始稽核
  • GET /api/audit-status/{audit_id} - 獲取稽核狀態
  • GET /api/final-report/{audit_id} - 獲取最終報告

系統集成

本系統完全集成您原有的後端代碼:

  • agent_audit.py: 核心稽核邏輯,已集成到 FastAPI 中
  • update_policy.py: 政策更新功能,已作為 API 端點
  • mcp_audit_tools.py: MCP 工具,保持不變
  • ingest_policy.py: 政策導入,保持不變

注意事項

  1. 確保 .env 文件中包含有效的 GROQ_API_KEY
  2. 確保 MCP 服務 (天氣和股票) 正在運行
  3. 前端和後端需要同時運行才能正常工作
  4. 稽核過程可能需要幾分鐘時間,請耐心等待

開發

前端開發

前端使用 Vite 熱重載,修改文件後會自動刷新。

後端開發

後端使用 uvicorn 運行,修改後需要重啟服務。

檔案結構

audit_agentic_rag/
├── api_server.py              # FastAPI 後端服務
├── frontend/                  # React 前端
│   ├── package.json
│   ├── vite.config.js
│   ├── src/
│   │   ├── App.jsx           # 主應用組件
│   │   ├── services/
│   │   │   └── api.js        # API 服務
│   │   └── components/
│   │       ├── AuditPanel.jsx    # 稽核面板
│   │       ├── PolicyEditor.jsx  # 政策編輯器
│   │       └── Layout.jsx        # 布局組件
│   └── index.html
├── agent_audit.py            # 原有稽核腳本
├── update_policy.py          # 原有政策更新腳本
├── ingest_policy.py          # 政策導入腳本
├── mcp_audit_tools.py        # MCP 工具
└── policy.txt               # 政策文件

故障排除

CORS 錯誤

如果遇到 CORS 錯誤,請檢查:

  1. 前端是否運行在 http://localhost:3000
  2. 後端是否運行在 http://localhost:8000
  3. FastAPI 的 CORS 配置是否正確

連接失敗

  1. 確認後端服務正在運行
  2. 檢查端口是否被佔用
  3. 確認網絡連接正常

貢獻

歡迎提交 Issue 和 Pull Request 來改進這個項目。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI稽核Python本地部署政策管理实时分析对话式界面向量数据库

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Audit Agentic Rag 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python api_server.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Audit Agentic Rag 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Audit Agentic Rag 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Audit Agentic Rag 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Audit Agentic Rag 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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