项目介绍
MCP Monitor
<p align="center"> <img src="https://img.shields.io/badge/python-3.9+-blue.svg" alt="Python 3.9+"/> <img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-green.svg" alt="License MIT"/> <img src="https://img.shields.io/badge/platform-macOS%20%7C%20Windows%20%7C%20Linux-lightgrey.svg" alt="Platform"/> <img src="https://img.shields.io/badge/version-1.0.0-orange.svg" alt="Version"/> </p> <p align="center"> <strong>智能MCP工具调用监控系统</strong><br> 风险评估 • 历史学习 • 动态加载 • 跨平台支持 </p>🌟 核心功能
🛡️ 智能风险评估
- ✅ RAG检索历史反馈以识别高风险操作
- ✅ 规则引擎检查黑名单和异常参数
- ✅ 可配置的基于阈值的自动确认机制
- ✅ 动态提示注入，提供个性化建议
🔄 动态工具加载
- L1层高频核心工具（始终可用）
- 第二层领域特定工具（按需激活）
- 第三层高风险工具（需要明确授权）
📊 MCP服务监控
- 实时服务状态监控
- 服务队列管理
- 工具列表及描述显示
- 健康检查和断路器机制
💾 数据持久化
- PostgreSQL存储完整历史记录
- 在Faiss向量数据库中高效检索
- 支持自定义存储路径
🌐 跨平台支持
- ✅ macOS（Intel & Apple Silicon）
- ✅ Windows 10/11
- ✅ Linux（Ubuntu, Debian, CentOS, RHEL）
📋 系统架构
用户提问
↓
大模型生成工具调用草案
↓
→【RAG 检索历史反馈】→ 若高风险 → 插入确认提示
↓
→【规则引擎检查】→ 若命中黑名单/异常参数 → 强制确认
↓
→【风险评分】→ 若高于阈值 → 需要用户确认
↓
→【动态 prompt 注入】→ 说明"根据您过去偏好..."
↓
输出给用户（含确认请求）
↓
用户反馈 → 存入数据库 → 用于强化学习
🚀 快速开始
系统要求
- Python3.9+
- PostgreSQL12+
- 内存4GB+ (推荐8GB)
0. 环境检查（推荐）
python scripts/check_environment.py
1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
如果遇到安装Faiss的问题：
pip install faiss-cpu>=1.8.0
# 或使用conda
conda install -c pytorch faiss-cpu
2. 配置数据库
编辑 config/config.yaml：
database:
postgresql:
host: "localhost"
port: 5432
database: "mcp_monitor"
user: "your_user"
password: "your_password"
3. 初始化数据库
python scripts/init_database.py
4. 启动服务
python main.py
5. 访问API
打开浏览器并访问：http://localhost:8000/docs
📚 文档
- 📖 完整安装指南 - 平台特定详细安装步骤
- ⚡ 快速开始 - 五分钟快速入门
- 🔌 API文档 - 完整API接口文档
- 🏗️ 架构文档 - 系统设计与架构
- 跨平台支持 - 平台兼容性说明
- 🤝 贡献指南 - 如何贡献
💡 使用示例
处理高风险操作
import httpx
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.post(
"http://localhost:8000/api/v1/query",
json={
"user_id": "user123",
"question": "帮我删除/tmp目录下的所有文件"
}
)
result = response.json()
if result["requires_confirmation"]:
print(f"⚠️ 风险分数: {result['risk_score']}")
print(f"📝 {result['tool_calls'][0]['confirmation_message']}")
注册MCP服务
await client.post(
"http://localhost:8000/api/v1/services/register",
json={
"service_name": "file_operations",
"service_url": "http://localhost:9000",
"description": "文件操作服务",
"tools": [...],
"layer": "L2",
"domain": "file"
}
)
完整示例：examples/usage_example.py
🛠️ 技术栈
- Web框架FastAPI + Uvicorn
- 数据库PostgreSQL + SQLAlchemy
- 向量检索Faiss
- 模型接口OpenAI兼容API
- 异步asyncio
- 日志loguru
📈 发展路线图
- [ ] Web UI管理界面
- [ ] 更多模型适配器（Claude, Gemini等）
- [ ] 工具调用可视化
- 高级分析和报告
- [ ] 多语言支持
- [ ] 插件系统
🤝 贡献
欢迎贡献！请阅读CONTRIBUTING.md了解如何参与。
贡献者
感谢所有贡献者！
📝 许可证
本项目采用MIT许可证开源许可。
🙏 致谢
- FastAPI - 现代、快速的Web框架
- Faiss - 高效的向量检索库
- PostgreSQL - 强大的关系型数据库
📧 联系信息
<p align="center"> 如果这个项目对你有帮助，请给它一个⭐️ </p>