fca MCP

FCA MCP服务器

*面向金融服务的开源人工智能监管智能*

 

🎯 这解决了什么

金融服务公司浪费 每天小时数 在零散的FCA数据库中手动搜索监管信息。我们的开源FCA MCP服务器通过提供 实时对话式访问 通过AI接口实时FCA注册数据。

取而代之的是： 在多个FCA门户网站上手动搜索，复制公司参考号，交叉引用数据库 你得到这个： “哪些公司可以在苏格兰提供抵押贷款建议？”→ 即时、准确的答案和源引用

🚀 关键利益

• 减少70% 在监管研究时间
• 实时数据 来自实时FCA API（非静态数据库）
• 开源 -检查、修改和自由扩展
• 会话接口 -用简单的英语提问
• 零许可成本 -适用于所有金融服务公司

🎬 演示

查看FCA MCP服务器的运行情况：

https://github.com/user-attachments/assets/7f7c4354-4d1f-4ed5-99f2-d3bc2ce7ddbe

*观看2分钟的演示，展示如何在几秒钟内回答通常需要数小时的监管问题*

演示场景：

• 🏛️ 数字资产初创公司：“我的托管解决方案需要FCA授权吗？”
• 💼 投资咨询：“目前对高净值客户的适用性规则是什么？”
• 📊 市场情报：“查找伦敦所有授权的财富管理公司”

运作原理

我们的MCP（模型上下文协议）服务器充当了Claude Desktop等人工智能助手与FCA监管数据之间的桥梁。它

1. 持续摄入 来自所有FCA寄存器端点的数据
2. 流程和标准化 AI消费信息
3. 展示对话工具 用于自然语言查询
4. 返回实时结果 有适当的引用和上下文

建筑：FastMCP服务器→ 带语义搜索的Elasticsearch→ OpenAI嵌入→ 实时FCA API

🛠️ 可用工具

MCP服务器提供以下AI可访问的工具：

• search_fca_handbook -搜索FCA手册规则和指导
• search_policy_statements -按内容查找FCA政策声明
• search_consultation_papers -搜索监管提案和咨询
• search_authorised_firms -查询FCA授权公司登记簿
• search_enforcement_notices -搜查执法行动和罚款
• get_firm_details -获取全面的公司信息
• search_guidance_documents -查找FCA指南和技术标准
• get_regulatory_updates -获取最新的监管公告

🎯 用例

对于合规团队：

• “查找我所在地区拥有抵押贷款建议权限的所有公司”
• “今年对违反行为采取了哪些执法行动？”
• “显示影响投资公司的最新政策变化”

法律与风险：

• “在FCA手册中搜索有关运营弹性的规则”
• “查找关于加密资产监管的咨询文件”
• “目前ESG报告的要求是什么？”

业务发展：

• “哪些竞争对手拥有与我们类似的FCA权限？”
• “查找最近获得授权的金融科技公司”
• “向我展示新产品发布的监管障碍”

🚀 快速入门（5分钟）

先决条件： Docker、Node.js、Claude Desktop、OpenAI API密钥

1. 克隆和配置：

   git clone https://github.com/trailblazelabs/fca-mcp.git
   cd fca-mcp
   cp .env.example .env
   # Edit .env with your OpenAI API key

1. 一个命令设置：

   make dev_setup_from_scratch

1. 连接到克劳德桌面：

   {
     "mcpServers": {
       "fca-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["mcp-remote", "http://localhost:8080/mcp/", "--allow-http"]
       }
     }
   }

1. 开始提问！

- “在伦敦寻找财富管理公司” - “查找有关市场操纵的最新执法通知” - “向我展示影响加密货币公司的政策变化”

🔧 技术深度潜水

地方发展的先决条件

• Python>=3.12
• 紫外线 （Python包管理器）
• Docker和Docker Compose
• Node.js（用于mcp-remote）

地方发展设置

1. 安装uv （如果尚未安装）：

   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

1. 克隆并设置项目:

   git clone 
   cd fca-mcp

   # Install dependencies with uv
   uv sync --extra dev

1. 可用的Make命令:

   make install           # Install all dependencies
   make test              # Run tests
   make test_integration  # Run integration tests (slow on first run)
   make lint              # Check code formatting
   make format            # Format and fix code
   make safe              # Run security checks

   # Pre-commit hooks
   make pre-commit-install  # Install pre-commit hooks
   make pre-commit         # Run pre-commit on all files

   # Docker operations
   make run             # Start services with Docker Compose
   make stop            # Stop Docker services
   make logs            # View MCP server logs

   # Development helpers
   make mcp_test        # Test MCP server connection
   make es_health       # Check Elasticsearch health

1. 在本地运行MCP服务器:

   make run_mcp_server
   # Or directly with uv:
   uv run fca-mcp serve

项目结构

fca-mcp/
├── fca_mcp/                 # Main Python package
│   ├── cli.py               # CLI interface
│   ├── models.py            # Data models
│   ├── mcp_server/          # MCP server implementation
│   │   ├── api.py           # API endpoints and tool definitions
│   │   ├── handlers.py      # Elasticsearch query handlers
│   │   ├── main.py          # FastAPI application setup
│   │   └── utils.py         # Utility functions
│   └── ...                  # Other modules
├── tests/                   # Test suite
│   ├── mcp_server/          # MCP server tests
│   └── ...                  # Other tests
├── Dockerfile.mcp-server    # MCP server container configuration
├── docker-compose.yaml      # Service orchestration
└── README.md                # This file

CLI命令

该项目包括一个用于数据管理和服务器操作的统一CLI：

# Initialize Elasticsearch indices and inference endpoints
fca-mcp init-elasticsearch

# Run the MCP server
fca-mcp serve

# Load different types of FCA data
fca-mcp load-data handbook
fca-mcp load-data policy-documents
fca-mcp load-data consultation-papers
fca-mcp load-data firms-register
fca-mcp load-data enforcement-notices

# Delete all data
fca-mcp delete-elasticsearch

数据结构

该系统适用于多种类型的FCA监管文件：

FCA手册 （索引： fca_mcp_handbook):

• 带有语义搜索的规则和指导部分
• 各节之间的交叉引用
• 章节层次和编号

政策声明 （索引： fca_mcp_policy_statements):

• 最终政策决定和声明
• 策略内容语义搜索
• PS编号参考和日期

咨询文件 （索引： fca_mcp_consultation_papers):

• 监管建议和咨询
• 评论期和回复
• CP编号参考

授权公司 （索引： fca_mcp_authorised_firms):

• 公司和个人注册
• 权限和限制
• 联系方式和状态信息

执行通知 （索引： fca_mcp_enforcement_notices):

• 纪律处分和罚款
• 决定通知和最终通知
• 公司和个人制裁

数据加载过程:

1. 获取 来自FCA API和网络资源
2. 变换 转化为具有计算字段的结构化模型
3. 嵌入 使用OpenAI进行语义搜索
4. 索引 使用适当的映射进入Elasticsearch

每日数据摄入

为了使FCA数据保持最新，提供了一种每日摄入机制：

make ingest_daily

这相当于：

fca-mcp load-data handbook --incremental
fca-mcp load-data policy-documents --recent
fca-mcp load-data enforcement-notices --recent

使用示例

连接到Claude后，您可以使用自然语言查询，例如：

FCA手册：

• “在FCA手册中搜索有关抵押贷款的规则”
• “查找消费者信贷法规指南”
• “显示业务规则执行的最新更新”

政策与咨询：

• “查找有关ESG和可持续性的政策声明”
• “搜索加密资产监管咨询文件”
• “显示影响投资公司的最新政策变化”

公司信息：

• “在伦敦寻找授权的财富管理公司”
• “查找特定公司权限的详细信息”
• “显示最近的授权决定”

执行：

• “关于市场操纵的搜索执行通知”
• “查找最近违反行为的罚款”
• “向我展示对个人的纪律处分”

监管研究：

• “查找FCA关于运营弹性的所有指导”
• “搜索影响金融科技公司的规则”
• “显示投资的消费者保护要求”

日志和调试

查看服务器日志:

docker-compose logs mcp-server

启用调试模式 在Claude配置中添加 --debug 旗帜。

检查Elasticsearch状态:

curl http://localhost:9200/_cat/health?v
# Or use the make command:
make es_health

故障排除

常见问题

MCP连接问题

• 确保MCP服务器在端口8080上运行
• MCP服务器运行在 /{MCP_ROOT_PATH}/mcp，不 /MCP_ROOT_PATH
• 验证Claude Desktop配置是否正确

数据加载失败

• 检查OpenAI API密钥 .env 文件
• 确保Elasticsearch正在运行且可访问
• 验证与FCA API和网站的网络连接
• 使用 --ll DEBUG 详细日志记录标志

Elasticsearch问题

• 验证是否创建了推理端点： fca-mcp init-elasticsearch
• 使用https://elasticvue.com/检查Elasticsearch实例

贡献

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许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件