Complaince Copilot Hackathon Project

合规副驾驶🛡️

自主AI驱动的合规评估平台。 在几分钟内，而不是几个月内，即可获得SOC2、GDPR、HIPAA、ISO 27001和PCI DSS的审计准备报告。

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🚀 现场演示

该项目已部署并实时运行。

👉 推出合规复制品

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✨ 主要特点

🤖 智能多智能体群

• 5个专业人工智能代理 并行工作：

- 规划代理：制定全面的评估计划 - 监管RAG代理人：获取最新的合规要求 - 智能萃取剂：自动扫描您的技术栈 - 差距分析代理：通过证据确定合规差距 - 报告生成代理：创建审计员等级报告

• 自主决策：代理根据框架要求决定扫描什么
• 迭代优化：代理重新扫描，直到达到置信阈值

🔌 通用MCP集成

连接到 14+服务 通过模型上下文协议（MCP）：

身份验证选项：

• 🔐 OAuth 2.0 （一键安全连接）
• 🔑 自带密钥 （带上您自己的密钥-API代币）

🧠 代理内存（Mem0+Redis）

• 持久内存：代理记住扫描之间的上下文
• 跨代理学习：跨代理群的知识共享
• 减少幻觉：情境感知响应
• 12小时TTL：自动内存清理

🔍 纠正RAG管道

• 向量搜索：基于pgvector进行语义搜索
• 实时研究：困惑AI、Firecrawl、Browserbase集成
• 最新法规：始终保持最新的合规要求
• 基于证据的：每个发现都包括源引用

📊 全面报道

• 合规性得分：总体+类别细分
• 详细调查结果：严重性评级、证据、建议
• 补救计划：分步实施指南
• 多种格式：PDF、Markdown、JSON导出
• 证据引用：源代码、位置、代码片段

🎯 弹性分析

• 特定框架：SOC2、GDPR、HIPAA、ISO 27001、PCI DSS
• 工具特定扫描：仅分析基础设施、代码或特定服务
• 历史跟踪：比较一段时间内的合规性得分
• 实时仪表板：实时进度和代理活动

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🏗️ 建筑

合规性Copilot使用 多智能体群 架构由 模型上下文协议（MCP） 安全地访问您的工具、研究法规，并生成有证据支持的报告。

graph TD
    User[👤 User] -->|Selects Framework| Dashboard[📊 Dashboard]
    Dashboard -->|Initiates Analysis| Orchestrator[🎯 Swarm Orchestrator]
    
    subgraph "🔌 MCP Integration Layer"
        AWS[☁️ AWS]
        GH[💻 GitHub]
        Azure[☁️ Azure]
        Jira[📋 Atlassian]
        Sonar[🔍 SonarQube]
        Sentry[🚨 Sentry]
    end

    subgraph "🤖 Agent Swarm"
        Orchestrator -->|Delegates| Manager[👨‍💼 Manager Agent]
        
        Manager -->|Parallel Execution| Planning[📋 Planning Agent]
        Manager -->|Parallel Execution| Extraction[🔍 Extraction Agent]
        Manager -->|Parallel Execution| Research[🔬 Research Agent]
        Manager -->|Parallel Execution| GapAnalysis[🔎 Gap Analysis Agent]
        Manager -->|Parallel Execution| Reporting[📝 Report Agent]
        
        Extraction |Fetch Data| MCP[MCP Servers]
        Research |Perplexity/Firecrawl/Browserbase| Web[🌐 Web Research]
        
        Research -->|Requirements| RAG[(📚 Vector DB)]
        Extraction -->|Findings| Memory[(🧠 Mem0/Redis)]
        
        RAG & Memory --> GapAnalysis
        GapAnalysis --> Reporting
    end
    
    Reporting -->|Audit Report| Dashboard
    Dashboard -->|Download| User

关键组件

1. Swarm编排器：使用LangGraph协调所有代理
2. MCP客户经理：处理与外部服务的连接
3. 向量存储：用于RAG（检索增强生成）的Supabase pgvector
4. 代理记忆：Redis支持Mem0用于持久上下文
5. 研究工具：困惑AI、Firecrawl、用于网络研究的Browserbase

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🛠️ 技术栈

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🚀 入门指南

先决条件

• Node.js 18+和npm/纱线
• PostgreSQL 数据库（推荐使用Supabase）
• 瑞迪斯 实例（用于代理内存）
• Supabase 帐户（用于数据库、存储和身份验证）
• OpenAI API 密钥（建议使用GPT-4o）

安装

1. 克隆仓库

   git clone 
   cd compliance-copilot

1. 安装依赖项

   npm install

1. 配置环境变量

   cp env.template .env

更新 .env 使用您的凭据：

   # Core
   DATABASE_URL="postgresql://user:password@host:5432/database"
   OPENAI_API_KEY="sk-..."
   OPENAI_CHAT_MODEL="gpt-4o"

   # Supabase
   NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL="https://your-project.supabase.co"
   NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY="eyJ..."
   SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY="eyJ..."

   # Agent Memory (Redis)
   REDIS_URL="redis://localhost:6379"

   # Optional: Research Tools
   PERPLEXITY_API_KEY="pplx-..."  # For web research
   FIRECRAWL_API_KEY="fc-..."     # For web scraping
   BROWSERBASE_API_KEY="bb-..."   # For browser automation

   # MCP OAuth (Optional - for OAuth connections)
   GITHUB_CLIENT_ID="..."
   GITHUB_CLIENT_SECRET="..."

1. 设置Redis （用于Mem0代理内存）

选项1:Docker（推荐用于开发）

   docker run -d --name redis-stack -p 6379:6379 -p 8001:8001 redis/redis-stack:latest

选项2：Redis云

- 注册地址： Redis云 - 获取连接URL并添加到 REDIS_URL

1. 初始化数据库

   # Generate Prisma Client
   npm run db:generate

   # Push schema (use db:push for pgvector compatibility)
   npm run db:push

1. 设置矢量存储

- 打开Supabase SQL编辑器 - 从以下位置运行SQL docs/setup_vectors.sql 启用pgvector扩展

1. 运行开发服务器

   npm run dev

打开 http://localhost:3000

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📖 使用指南

1. 连接您的技术栈

引导到 仪表盘→ MCP连接

OAuth连接 （推荐）：

• 点击 “OAuth” GitHub、Atlassian或Cloudflare的按钮
• 授权应用程序
• 自动建立连接

BYOK连接:

• 点击 “BYOK” 按钮
• 输入API密钥/令牌
• 对于SSE/HTTP服务器（如Instana），请提供服务器URL
• 点击 “连接”

所需连接：

• ✅ GitHub （必填）
• ✅ 至少一个 云服务 （AWS、Azure、Cloudflare或谷歌云）

2. 运行合规性分析

1. 选择一个 合规框架 （SOC2、GDPR、HIPAA、ISO、PCI）
2. 选择一个 项目 （或创建新）
3. 点击 “运行群分析”
4. 看魔术发生：

- 🔬 研究代理获取最新的合规要求 - 🔍 提取代理扫描您的基础架构和代码 - 📊 差距分析确定了合规差距 - 📝 报告生成创建详细的审计报告

3. 查看结果

• 仪表盘：合规评分和调查结果概述
• 发现选项卡：按严重性、框架或工具筛选
• 补救选项卡：逐步补救计划
• 报告选项卡：下载PDF、Markdown或JSON报告

4. 工具特定分析

对特定工具进行重点分析：

• 仅基础设施：AWS、Azure、谷歌云
• 仅限代码：GitHub存储库
• 沟通：Atlassian（JIRA，汇流）
• 监控：Instana、DataDog、Grafana

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📚 文档

• MCP连接指南 -连接服务的详细指南
• Agent Swarm架构 -多代理系统概述
• 网络研究集成 -困惑、Firecrawl、浏览器基础使用
• 部署指导 -生产部署说明
• Prisma设置 -数据库配置

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🎯 支持的合规框架

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🔌 支持的集成

基础设施

• ☁️ 亚马逊云服务 （IAM、EC2、S3、RDS、Lambda、CloudWatch）
• ☁️ Azure （活动目录、存储、计算）
• ☁️ 谷歌云 （IAM、计算、存储）
• ☁️ 云耀 （工人、页面、安全）

代码和DevOps

• 💻 GitHub （存储库、代码、秘密、操作）
• 🔧 詹金斯 （管道、工作、建筑）
• 🚀 ArgoCD （应用程序、部署）

监测和可观察性

• 📊 Instana （APM，基础设施监控）
• 📈 数据狗 （指标、日志、APM）
• 📉 格拉法纳 （仪表板、警报）
• 🚨 哨兵 （错误跟踪、性能）

沟通与协作

• 📋 亚托西亚 （JIRA，汇流）
• 📝 概念 （页面、数据库）

代码质量

• 🔍 声纳立方 （代码质量、安全性、覆盖率）

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🤝 贡献

欢迎投稿！请随时提交拉取请求。

1. 分叉存储库
2. 创建功能分支(git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推到分支(git push origin feature/AmazingFeature)
5. 打开拉取请求

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📄 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。

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🙏 致谢

• 开放人工智能 用于GPT-4o和嵌入
• 语言链/语言图 用于代理编排
• 模型上下文协议 用于服务集成
• Supabase 用于数据库和存储
• Mem0 用于代理记忆

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📞 支持

如有疑问、问题或功能请求：

• 📧 在GitHub上打开一个问题
• 📖 检查 文档
• 🚀 访问 现场演示

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建于❤️ 对于合规社区

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