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MCP Server · 安全风控

Local Intelligence MCP

Local Intelligence MCP 是一个基于Swift的跨平台协议服务器,提供全面的文本处理和内容分析工具,同时满足严格的安全和隐私要求。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Swift内容分析Docker文本处理

快速开始

作者 / 组织
bretbouchard
提供方
bretbouchard
运行时
Docker

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

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3

仓库热度

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1 个

MCP World

选型结论

Local Intelligence MCP 属于安全风控类 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

安全风控

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

docker run -p 3000:3000 local-intelligence-mcp

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "local-intelligence-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-p",
        "3000:3000",
        "local-intelligence-mcp"
      ]
    }
  }
}

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 Docker,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

本地智能管理控制平台(MCP)

一个基于Swift的跨平台模型上下文协议(MCP)服务器,为人工智能代理提供全面的文本处理和内容分析工具,同时严格遵守安全和隐私要求。

✨ 特点/功能

  • 🔧 MCP协议合规性全面实施模型上下文协议规范
  • 📝 文本处理工具21款专业工具,用于文本分析、摘要生成和内容处理
  • 🔍 内容分析高级个人身份信息(PII)检测、意图分析和内容分类
  • 🛡️ 保护隐私内置的PII(个人可识别信息)遮蔽功能,同时保留音频术语
  • 🔒 企业级安全全面的安全测试与攻击防护
  • 🚀 高性能内存优化下的并发请求处理
  • 🐳 跨平台在 macOS、Linux 及其他平台上构建并运行
  • 📱 支持离线功能核心功能无需网络连接即可运行
  • ⚡ 流媒体支持高效处理大型文档的流式处理

要求

  • Swift(编程语言)6.0或更高版本
  • 平台macOS 12.0+,Linux(Ubuntu 20.04+)
  • 记忆最低512MB,建议1GB
  • 存储100MB用于安装

安装

从源代码构建

git clone https://github.com/bretbouchard/Local_Intelligence_MCP.git
cd Local_Intelligence_MCP
swift build -c release

Docker 安装

# Build Docker image
docker build -t local-intelligence-mcp .

# Run the container
docker run -p 3000:3000 local-intelligence-mcp

# Or use docker-compose
docker-compose up -d

跑步

swift run LocalIntelligenceMCP

配置

在(指定位置)创建一个配置文件 ~/.config/local-intelligence-mcp-server/config.json:

{
  "server": {
    "host": "localhost",
    "port": 8050,
    "maxClients": 10
  },
  "security": {
    "requireAuthentication": false,
    "allowedClients": ["localhost"]
  },
  "features": {
    "shortcuts": { "enabled": true },
    "voiceControl": { "enabled": true },
    "systemInfo": { "enabled": true }
  }
}

环境变量

服务器也可以通过环境变量进行配置:

# Override default port
export MCP_SERVER_PORT=8050

# Override host
export MCP_SERVER_HOST=0.0.0.0

# Override max clients
export MCP_MAX_CLIENTS=20

# Enable features
export MCP_ENABLE_SHORTCUTS=true
export MCP_ENABLE_VOICE_CONTROL=true
export MCP_ENABLE_SYSTEM_INFO=true

# Set log level
export MCP_LOG_LEVEL=info

🛠️ 可用的MCP工具

文本处理工具

工具描述示例用法
text_normalize清理并标准化文本输入{"text": " messy text ", "removeFillers": true}
text_chunking 将大段文本拆分成可管理的小块 {"text": "long document...", "maxChunkSize": 1000}
text_rewrite优化内容并重构结构{"text": "original text", "style": "professional"}
pii_redaction检测并隐去敏感信息{"text": "Contact: john@example.com", "policy": "conservative"}

内容分析工具

工具描述示例用法
content_purpose_detector 分析内容意图和目的 {"text": "meeting notes...", "context": {"domain": "business"}}
query_analysis从查询中提取关键词和意图{"query": "find sales reports from last quarter"}
intent_recognition 识别文本中的用户意图 {"text": "Please schedule a meeting for tomorrow"}

总结工具

工具描述示例用法
summarization生成文本摘要{"text": "long article...", "style": "executive", "maxLength": 200}
focused_summarization创建有针对性的摘要{"text": "document...", "focus": ["key_decisions", "action_items"]}
enhanced_summarization带分析的高级摘要功能{"text": "complex document...", "analysisDepth": "deep"}

提取工具

工具描述示例用法
tag_generation提取相关关键词和标签{"text": "article about AI and machine learning", "maxTags": 10}
schema_extraction从文本创建结构化数据{"text": "contact info...", "schemaType": "person"}
feedback_analysis 分析用户反馈和情绪 {"feedback": "Product is great but needs improvement"}

目录工具

工具描述示例用法
catalog_summarization分析目录内容{"catalog": [{"title": "Item 1", "description": "..."}]}
session_notes处理会议记录{"transcript": "Meeting discussion...", "sessionType": "meeting"}
similarity_ranking查找相似内容{"query": "machine learning basics", "documents": [...]}

系统工具

工具描述示例用法
health_check服务器健康状况和状态监控{}
system_info获取系统信息{"categories": ["device", "performance"]}
capabilities_list列出可用的工具和功能{}

🔐 安全特性

  • 输入验证对所有输入进行全面验证和清理
  • 权限执行基于角色的访问控制,具备细粒度权限管理
  • 攻击防护防止注入攻击、时序攻击和内存攻击
  • 速率限制暴力破解和字典攻击防护
  • 审计日志记录全面的安全事件日志记录与监控
  • 会话管理安全会话处理,具备劫持防护功能

与AI助手的使用

添加到您的AI助手配置中:

{
  "mcpServers": {
    "local-intelligence-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "swift",
      "args": [
        "run",
        "--package-path",
        "/your/path/local_intelligence_mcp",
        "LocalIntelligenceMCP",
        "start-command",
        "--mcp-mode"
      ]
    }
  }
}

或者使用环境变量:

{
  "mcpServers": {
    "local-intelligence-mcp": {
      "command": "local-intelligence-mcp-server",
      "env": {
        "MCP_SERVER_PORT": "8050"
      }
    }
  }
}

发展

项目结构

Sources/LocalIntelligenceMCP/
├── Core/                # MCP protocol implementation
├── Tools/               # MCP tool implementations
├── Services/            # Apple API integrations
├── Security/            # Privacy and security features
├── Models/              # Data models
└── Utils/               # Common utilities

🧪 测试

这个项目包含一个全面的测试套件,其中 400多种测试方法 覆盖:

测试类别
  • 单元测试使用200多种方法进行单个组件测试
  • 集成测试采用20多种方法进行端到端工作流程测试
  • 性能测试使用10+种方法进行并发负载测试
  • 安全测试使用22+种方法进行攻击面分析
运行测试
# Run all tests
swift test

# Run specific test categories
swift test --filter SecurityAuditTests
swift test --filter ConcurrencyTests
swift test --filter EndToEndTests

# Run with verbose output
swift test --verbose

# Run specific test
swift test --filter testSecurityAudit_MaliciousParameterInjection
测试覆盖率
  • 安全测试针对OWASP Top 10的全面验证
  • 性能测试进行高达100个并发请求的负载测试
  • 集成测试完整的用户故事工作流程
  • 模型测试所有数据模型均包含边缘情况验证

代码风格

这个项目使用 SwiftLint 和 SwiftFormat 来保持代码风格的一致性:

# Install tools (if not already installed)
brew install swiftlint swiftformat

# Run linting
swiftlint

# Format code
swiftformat .

🔒 安全与隐私

🛡️ 安全特性

  • 全面的输入验证防止注入攻击
  • 基于角色的访问控制细粒度权限控制
  • 攻击面保护防御时序攻击、内存攻击和并发攻击
  • 速率限制防止暴力破解和字典攻击
  • 会话安全劫持和权限提升防护
  • 审计日志记录全面的安全事件监控与日志记录

🛡️ 隐私功能

  • 不持久存储敏感用户数据
  • 与Apple Keychain集成以安全存储凭证
  • 具有严格并发性的内存安全 Swift 6 实现
  • 防止信息披露
  • 针对敏感操作的零知识架构

🧪 安全测试

服务器包括 22项全面安全测试 覆盖:

  • 输入验证和清理测试
  • 身份验证和授权测试
  • 攻击面分析和渗透测试
  • 字典攻击防护验证
  • 时序攻击漏洞检测
  • 内存耗尽保护测试
  • 并发滥用抵抗性验证
  • 竞争条件漏洞检测
  • 信息披露分析
  • 防止协议滥用

全面安全测试覆盖率涵盖所有攻击向量的300+种安全场景

📚 API 文档

MCP协议端点

服务器信息
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "initialize",
  "params": {
    "protocolVersion": "2024-11-05",
    "capabilities": {
      "tools": {
        "listChanged": true
      }
    }
  }
}
工具列表
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/list",
  "result": {
    "tools": [
      {
        "name": "shortcuts_execute",
        "description": "Execute Apple Shortcuts",
        "inputSchema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "shortcutName": {"type": "string"},
            "input": {"type": "object"},
            "timeout": {"type": "number", "default": 30}
          },
          "required": ["shortcutName"]
        }
      }
    ]
  }
}

工具使用示例

执行快捷键
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "shortcuts_execute",
    "arguments": {
      "shortcutName": "Send Email",
      "input": {
        "to": "user@example.com",
        "subject": "Meeting Reminder",
        "body": "Don't forget our meeting at 2 PM"
      },
      "timeout": 60
    }
  }
}
获取系统信息
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "system_info",
    "arguments": {
      "categories": ["device", "performance", "network"],
      "includeSensitive": false
    }
  }
}
语音控制指令
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "voice_control",
    "arguments": {
      "command": "Open Safari and go to apple.com",
      "timeout": 30,
      "accessibility": true
    }
  }
}

响应格式

成功响应
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "request-id",
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Shortcut executed successfully"
      }
    ],
    "isError": false
  }
}
错误响应
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "request-id",
  "error": {
    "code": -32602,
    "message": "Invalid params",
    "data": {
      "details": "shortcutName is required"
    }
  }
}

🏗️ 建筑学

Swift 6 并发模型

  • 基于角色的设计线程安全的并发操作
  • 严格并发编译时数据竞争预防
  • 异步/等待(Async/Await)现代异步编程模式
  • 任务组为复杂操作设计的结构化并发

安全架构

  • 零信任安全所有输入均已验证并清理
  • 分层防御每一层都有多重安全控制措施
  • 故障安全默认设置默认配置安全
  • 审计轨迹/审计追踪安全事件的完整日志记录

性能特性

  • 并发请求处理100+ 个并发请求
  • 内存效率优化了内存使用模式
  • 低延迟大多数操作的响应时间低于100毫秒
  • 资源管理自动清理和资源池化

宪法

这个项目遵循了 《地方智能MCP(多智能体协作平台/管理控制协议等,具体含义需根据上下文确定)章程》 这定义了核心原则:

  1. MCP协议合规性 - 严格遵守MCP标准
  2. 安全与隐私优先 - 用户数据保护为优先
  3. Swift原生实现 - 原生苹果平台开发
  4. 基于工具的架构 - 模块化、可独立测试的设计
  5. 离线优先设计 - 核心功能支持离线使用

文档

做出贡献

  1. 为仓库创建分支(或:克隆仓库)
  2. 创建一个特性分支
  3. 遵循宪法和代码风格指南
  4. 为新功能添加测试
  5. 确保所有测试通过
  6. 提交一个拉取请求

许可证

\[许可证名称\] - 详情请参见LICENSE文件。

支持

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

Swift本地部署文本处理内容分析隐私保护企业级安全Swift开发

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

资产与漏洞排查

批量查询资产和漏洞信息,输出待修清单。

日志审计

从日志里筛出异常访问和高风险操作。

合规检查

按规则核对配置项,记录不符合项。

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 Docker,换机器要重新装一遍。
  • 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

  • 需要在安全风控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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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Local Intelligence MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 docker run -p 3000:3000 local-intelligence-mcp,运行环境为 Docker。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Local Intelligence MCP 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 Docker;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Local Intelligence MCP 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。

Local Intelligence MCP 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。

Local Intelligence MCP 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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