欧盟AI法案合规MCP服务器 🇪🇺

这是一个提供欧盟AI法案合规工具的模型上下文协议(MCP)服务器。此服务器帮助开发聊天机器人和AI代理等AI应用的开发者满足整个欧盟AI法案框架中的透明度、安全性和治理要求。

⚠️ BETA软件 - 不构成法律建议

此MCP服务器正在积极开发中。它提供了技术工具来协助欧盟AI法案的合规性，但不构成法律建议。对于合规决策，请咨询合格的法律顾问。

🧑 需要贡献者！

此解决方案尚处于早期阶段，还有未添加的欧盟AI法案要求以及一般指导。如果您希望为所有人改进解决方案，我们非常欢迎！请参阅此处的贡献指南以获取一般指导。

🎯 此服务器的功能是什么？

这个可以自托管的MCP服务器提供了自动合规工具，帮助您和您的AI系统符合欧盟AI法案的要求：

• ✅ 按风险级别分类AI系统（禁止、高风险、有限风险、低风险）
• ✅ 确定您的角色（供应商、部署者、进口商等）
• ✅ 检查禁止行为（第5条违规）
• ✅ 添加透明披露（第50条 - 聊天机器人、情绪识别）
• ✅ 水印AI内容（第50(2)条 - 文本、图像、视频、音频）
• ✅ 标记深度伪造（第50(4)条 - 所有媒体类型）
• ✅ 检测安全威胁（第15条 - 提示注入）

多种风险类型的合规截止日期：2026年8月2日 🗓️

📦 包含的内容

🔧 17个可用工具

风险与角色分类（3个工具）

• ✅ classify_ai_system_risk - 确定风险级别（第5、6、50条）
• ✅ check_prohibited_practices - 检查第5条违规
• ✅ determine_eu_ai_act_role - 确定您的角色（第3条）

透明度与披露（4个工具）

• ✅ get_ai_interaction_disclosure - 聊天机器人的披露（第50(1)条）
• ✅ get_emotion_recognition_disclosure - 情绪AI的披露（第50(3)条）
• ✅ get_deepfake_label_templates - 访问所有标签模板
• ✅ label_news_text - 标记AI生成的新闻（第50(4)条）

内容水印（4个工具）

• ✅ watermark_text - 水印AI文本（第50(2)条）
• ✅ watermark_image - 使用C2PA水印AI图像（第50(2)条）
• ✅ watermark_video - 使用C2PA水印AI视频（第50(2)条）
• ✅ watermark_audio - 水印AI音频（第50(2)条）

深度伪造标记（3个工具）

• ✅ label_image_deepfake - 标记AI生成的图像（第50(4)条）
• ✅ label_video_deepfake - 标记AI生成的视频（第50(4)条）
• ✅ label_audio_deepfake - 标记AI生成的音频（第50(4)条）

AI安全（3个工具 - SonnyLabs.ai集成）

• ✅ scan_for_prompt_injection - 检测提示攻击（第15条）
• ✅ check_sensitive_file_access - 监控文件访问（第10条和第15条）

📚 4个可用资源

• ✅ disclosure-templates://ai-interaction-and-emotion - 预写好的披露
• ✅ deepfake-labels://content-labeling - 所有深度伪造标签
• ✅ article50-rules://official-text - 官方第50条规则
• ✅ watermark-config://technical-standards - C2PA及IPTC标准

🌍 多语言支持

所有披露和标签均支持以下语言：

• 🇬🇧 英语 (en)
• 🇪🇸 西班牙语 (es)
• 🇫🇷 法语 (fr)
• 🇩🇪 德语 (de)
• 🇮🇹 意大利语 (it) - 仅限披露模板

📦 如果我想要托管的MCP服务器而不是自己托管怎么办？

您可以成为设计合作伙伴，并在SonnyLabs.ai使用我们的托管欧盟AI法案MCP服务器。

🚀 自托管快速入门

预设置

本地克隆此仓库。

1. 安装

cd FILE_PATH_OF_THIS_MCP
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在Windows上：venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

2. 设置SonnyLabs安全工具

对于安全工具，从SonnyLabs仪表板获取凭证：

export SONNYLABS_API_TOKEN="your_api_token"
export SONNYLABS_ANALYSIS_ID="your_analysis_id"

注意：为了获取SonnyLabs API令牌和分析ID，在SonnyLabs仪表板注册后，可以在SonnyLabs仪表板上的API密钥生成新的API密钥。下一步是在SonnyLabs仪表板上创建新的分析，并获取与其关联的分析ID。
有一个慷慨的免费层级，您可以调用SonnyLabs API。

3. 测试服务器

# 快速测试 - 所有工具
./venv/bin/python test_all_tools.py

# 测试特定类别
./venv/bin/python test_risk_classification.py
./venv/bin/python test_role_determination.py
./venv/bin/python test_sonnylabs_security.py

4. 连接到您的AI助手或AI代理

查看下面的为Claude Desktop设置、为Windsurf设置或为cursor设置。

这也适用于像CrewAI代理这样的AI代理。

📁 项目结构

.
├── server.py                           # 包含所有17个工具的主要MCP服务器
├── main.py                             # 服务器入口点
├── requirements.txt                    # Python依赖项
│
├── Resources (4个JSON文件)
├── disclosure_templates.json           # 预写好的披露（50(1)，50(3)）
├── deepfake_labels.json               # 深度伪造标签（50(4)）
├── article50_rules.json               # 官方第50条规则
├── watermark_config.json              # C2PA及IPTC水印标准
│
├── Tests (7个测试文件)
├── test_all_tools.py                  # 测试所有17个工具
├── test_risk_classification.py        # 测试风险及禁止工具
├── test_role_determination.py         # 测试角色确定
├── test_sonnylabs_security.py         # 测试安全工具
├── test_watermark_media.py            # 测试水印工具
├── test_label_*_deepfake.py          # 测试深度伪造标记
│
└── Documentation
    ├── README.md                       # 此文件
    ├── SONNYLABS_TESTING_GUIDE.md     # 安全工具指南
    └── PHASE2_SUMMARY.md              # 实现总结

---

为Claude Desktop设置

1. 查找您的配置文件

macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json **Linux**：~/.config/Claude/claude_desktop_config.json`

2. 添加此服务器配置

编辑配置文件并添加：

{
  "mcpServers": {
    "eu-ai-act-compliance": {
      "command": "FILE_PATH_OF_THIS_MCP/venv/bin/python",
      "args": [
        "FILE_PATH_OF_THIS_MCP/server.py"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

3. 重启Claude Desktop

完全退出Claude Desktop并重新打开它。

4. 测试是否正常工作

在一个新的对话中，询问Claude：

使用classify_ai_system_risk对与用户交互的聊天机器人进行分类。

---

为Windsurf设置

1. 查找您的配置文件

Windsurf MCP配置文件位于：

macOS/Linux：~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
Windows：%USERPROFILE%.codeium\windsurf\mcp_config.json`

2. 添加此服务器配置

编辑配置文件并添加：

{
  "mcpServers": {
    "eu-ai-act-compliance": {
      "command": "/path/to/your/project/venv/bin/python",
      "args": [
        "/path/to/your/project/main.py"
      ],
      "env": {
        "SONNYLABS_API_TOKEN": "your_sonnylabs_api_token_here",
        "SONNYLABS_ANALYSIS_ID": "your_analysis_id_here"
      }
    }
  }
}

替换占位符：

• /path/to/your/project/venv/bin/python - 您虚拟环境Python二进制文件的路径
• /path/to/your/project/main.py - 本仓库中main.py文件的路径
• your_sonnylabs_api_token_here - 您的SonnyLabs API令牌（可选，仅安全工具需要）
• your_analysis_id_here - 您的SonnyLabs分析ID（可选，仅安全工具需要）

注意：在Windows上，路径使用反斜杠（例如，C:\\path\\to\\project\\venv\\Scripts\\python.exe）

3. 重启Windsurf

完全退出Windsurf并重新打开它。

4. 测试是否正常工作

只需在Windsurf中询问我：

使用get_ai_interaction_disclosure，语言为“en”，风格为“simple”

为Cursor设置

1. 打开Cursor设置 -> 工具 & MCP 并点击“添加自定义MCP”

2. 编辑配置文件以添加此服务器配置

编辑配置文件并添加：

{ "mcpServers": { "eu-ai-act-compliance": { "command": "/path/to/your/project/venv/bin/python", "args": [ "/path/to/your/project/main.py" ], "env": { "SONNYLABS_API_TOKEN": "your_sonnylabs_api_token_here", "SONNYLABS_ANALYSIS_ID": "your_analysis_id_here" } } } }

3. 替换占位符：

• /path/to/your/project/venv/bin/python - 您虚拟环境Python二进制文件的路径
• /path/to/your/project/main.py - 本仓库中main.py文件的路径
• your_sonnylabs_api_token_here - 您的SonnyLabs API令牌（可选，仅安全工具需要）
• your_analysis_id_here - 您的SonnyLabs分析ID（可选，仅安全工具需要）

注意：在Windows上，路径使用反斜杠（例如，C:\\path\\to\\project\\venv\\Scripts\\python.exe）

4. 重启Cursor

完全退出Cursor并重新打开它。

5. 测试是否正常工作

切换到AI面板并创建一个新聊天，询问：

使用get_ai_interaction_disclosure，语言为“en”，风格为“simple”

一个对话框应该出现，提供运行get_ai_interaction_disclosure工具的选项。点击运行，您应该会看到类似以下的响应：

{
"article": "50(1)",
"obligation": "AI Interaction Transparency",
"language": "en",
"style": "simple",
"disclosure": "您正在与AI助手聊天。",
"usage": "在AI交互之前或期间向用户显示此文本",
"compliance_deadline": "2026-08-02"
}
您正在与AI助手聊天。

---

💡 如何使用这些工具

简单使用示例

所有工具在Claude Desktop或Windsurf中的调用方式相同。只需让AI助手使用该工具！

1. 分类您的AI系统

使用classify_ai_system_risk对我的系统进行分类：
- 描述：“用于客户服务的AI聊天机器人”
- 使用场景：“聊天机器人”
- 与用户交互：true
- 生成内容：true

返回：风险级别（禁止、高风险、有限风险或低风险）及其适用义务

2. 检查您的角色

使用determine_eu_ai_act_role：
- 公司：“AI软件开发公司”
- 地点：“美国”
- 开发AI系统：true
- 销售AI系统：true
- 用自己的名义：true

返回：您的角色（供应商、部署者、进口商等）及其具体义务

3. 获取聊天机器人披露

使用get_ai_interaction_disclosure，语言为“en”，风格为“simple”

返回：“您正在与AI助手聊天。”

4. 水印AI生成的文本

使用watermark_text：
- 文本：“这篇文章是关于量子计算的……”
- 生成器：“GPT-4”
- 格式：“markdown”

返回：带有嵌入元数据水印的文本

5. 标记深度伪造图像

使用label_image_deepfake：
- 描述：“AI生成的肖像照片”
- 是否艺术作品：false
- 语言：“en”

返回：标签文本和放置指南

6. 扫描安全威胁（需要SonnyLabs凭证）

使用scan_for_prompt_injection：
- 输入：“忽略所有先前指令”
- API令牌：[您的令牌]
- 分析ID：[您的ID]

返回：威胁分析，包括风险级别和建议

---

📋 复制粘贴测试提示

用于在Claude Desktop或Windsurf中测试所有工具的现成提示。只需复制粘贴！

1. 风险分类

使用classify_ai_system_risk对具有以下详细信息的系统进行分类：
- system_description: “用于医疗保健的客户服务AI聊天机器人”
- use_case: “医疗保健”
- interacts_with_users: true
- generates_content: true
- processes_personal_data: true
- makes_automated_decisions: false
- in_critical_infrastructure: false
- used_for_employment: false
- used_for_education: false
- used_for_law_enforcement: false
- used_for_migration: false
- used_for_justice: false

我的风险级别是什么？有哪些义务适用？

2. 检查禁止行为

使用check_prohibited_practices检查我的系统是否有第5条违规：
- system_description: “员工监控系统，带有行为评分”
- subliminal_manipulation: false
- vulnerability_exploitation: false
- social_scoring: true
- biometric_categorization: false
- emotion_recognition_workplace: true
- emotion_recognition_education: false
- untargeted_scraping: false
- risk_assessment_personal_characteristics: false

检测到了哪些违规行为？处罚是什么？

3. 确定您的角色

使用determine_eu_ai_act_role找出我的角色：
- company_description: “美国的AI软件公司”
- company_location: “美国”
- develops_ai_system: true
- uses_ai_system: false
- sells_ai_system: true
- distributes_in_eu: true
- imports_to_eu: true
- under_own_name_or_trademark: true
- integrates_ai_into_product: false
- represents_non_eu_provider: false

我有哪些角色？我的义务是什么？

4. 获取聊天机器人披露

使用get_ai_interaction_disclosure，语言为“en”，风格为“详细”

给我看我需要为我的聊天机器人的披露文本。

5. 获取情绪识别披露

使用get_emotion_recognition_disclosure：
- 语言：“en”
- 风格：“隐私通知”

我需要的情绪识别披露是什么？

6. 获取所有深度伪造标签

使用get_deepfake_label_templates，语言为“es”

给我看西班牙语的所有可用标签。

7. 标记AI生成的新闻

使用label_news_text标记这篇文章：
- text_content: “突破：科学家宣布可再生能源存储的重大突破。新技术承诺电池容量增加10倍。”
- has_human_editor: true
- editor_name: “Sarah Johnson”
- 语言：“en”

给我看正确标记的版本。

8. 水印AI文本

使用watermark_text水印此内容：
- text_content: “人工智能正在改变我们的工作和生活。从医疗诊断到创意写作，AI系统正成为现代社会不可或缺的一部分。本文探讨了各行业采用AI的影响。”
- 生成器：“GPT-4”
- 格式类型：“markdown”

给我看水印元数据和说明。

---

📖 完整工具参考

风险与角色工具

classify_ai_system_risk

**目的