JinDaGe - dpo2u-mcp MCP Details

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🚀 DPO2U MCP平台 - 混合式人工智能合规引擎

DPO2U MCP平台是唯一将以下两者相结合的合规解决方案：

100%本地数据（最大程度的隐私保护）
通过软件即服务（SaaS）提供的专有法律知识（高级专业知识）

🏗️ 革命性架构

┌─────────────────────────┐    ┌─────────────────────┐
│   100% 本地部署        │    │    SaaS DPO2U      │
│ ┌─────────────────────┐ │    │ ┌─────────────────┐ │
│ │ MCP - DPO2U (17 工具)│ │◄──►│ │ LEANN API       │ │
│ │ Ollama 本地大语言模型│ │    │ │ 知识库          │ │
│ │ OpenFHE 加密技术    │ │    │ │ 2856 + 文档      │ │
│ │ 所有敏感数据        │ │    │ │ 合规情报        │ │
│ └─────────────────────┘ │    │ └─────────────────┘ │
│ 客户 = 完全控制权      │    │ DPO2U = 知识产权保护│
└─────────────────────────┘    └─────────────────────┘

🎯 独特的价值主张

🔐 100% 本地数据：您的数据永远不会离开您的基础设施。
🧠 高级知识：可访问市场上最专业的巴西通用数据保护法（LGPD）/通用数据保护条例（GDPR）知识。
⚡ 超高性能：LEANN API 的缓存命中率达 91.97%（15 毫秒对比 44 秒）。
🤖 人工智能驱动：Ollama 本地大语言模型 + OpenFHE 加密技术。
📊 17 种工具：全面的合规自动化。
🔒 零知识证明：加密证据，不暴露数据。
🎯 95% 以上合规率：自动修复合规差距。

📋 可用工具

🛡️ 标准合规工具（10 种）

| 工具 | 描述 | 时间 | |------------|-----------|-------| | auditinfrastructure | 全面的基础设施审计 | 5 秒 | | checkcompliance | 详细的合规性检查 | 5 秒 | | assessrisk | 通过数据保护影响评估（DPIA）/风险影响评估（RIPD）进行风险评估 | 5 秒 | | mapdataflow | 数据流程的可视化映射 | 5 秒 | | generateprivacypolicy | 定制隐私政策 | 5 秒 | | createdporeport | 数据保护官（DPO）执行报告 | 5 秒 | | analyzecontract | 合同和数据处理协议（DPAs）分析 | 5 秒 | | simulatebreach | 数据泄露模拟 | 5 秒 | | verifyconsent | 同意机制审计 | 5 秒 | | calculateprivacyscore | 隐私成熟度评分 | 5 秒 |

🔐 OpenFHE 同态加密工具（6 种）

| 工具 | 描述 | 技术 | |------------|-----------|------------| | encryptedreporting | 始终加密数据的合规报告 | 全同态加密（FHE）+ 零知识证明（ZK） | | privatebenchmark | 多组织隐私基准测试，不暴露指标 | 安全多方计算（Secure MPC） | | zkcomplianceproof | 合规性的零知识证明 | 零知识简洁非交互式知识论证（zk - SNARKs） | | fheexecutivedashboard | 完全加密关键绩效指标（KPIs）的执行仪表盘 | 同态加密 | | homomorphicanalytics | 对加密数据进行隐私保护分析 | 基于 CKKS 方案的同态加密 | | securedatasharing | 多方安全数据共享，不暴露数据 | 阈值全同态加密（Threshold FHE） |

📦 安装指南

1. 克隆或下载项目

cd /opt
git clone https://github.com/dpo2u/dpo2u-mcp.git
# 或者
cp -r /opt/dpo2u-mcp /opt/dpo2u-mcp

2. 安装依赖项

cd /opt/dpo2u-mcp
npm install

3. 配置环境变量

cat > .env << EOF
LEANN_API_URL=http://localhost:3001
LEANN_API_KEY=leann-api-2025
OLLAMA_API_URL=http://172.18.0.1:11434
OLLAMA_MODEL=qwen2.5:3b-instruct
OPENFHE_SCRIPTS_PATH=/opt/openfhe/scripts
OPENFHE_TEMP_DIR=/tmp/openfhe
PYTHON_PATH=python3
EOF

4. 编译 TypeScript

npm run build

5. 配置 Claude 桌面应用

在文件 ~/.config/claude-desktop/claude_desktop_config.json 中添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "dpo2u": {
      "command": "node",
      "args": ["/opt/dpo2u-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "LEANN_API_URL": "http://localhost:3001",
        "LEANN_API_KEY": "leann-api-2025",
        "OLLAMA_API_URL": "http://172.18.0.1:11434"
      }
    }
  }
}

6. 重启 Claude 桌面应用

# 关闭并重新打开 Claude 桌面应用
# 工具将自动可用

▶️ 在 Codex CLI / 非交互式环境中使用

要直接通过 Codex CLI（或任何无 TTY 的环境）执行 MCP，请设置启用自动入职的环境变量：

export MCP_AUTO_ONBOARDING=quick
export MCP_COMPANY_NAME="DPO2U CLI"
export MCP_COMPANY_EMAIL="cli@dpo2u.com"
export DPO2U_MCP_BASE_PATH="$(pwd)"
npm run build
node dist/index.js

支持的变量：

| 变量 | 功能 | |----------|--------| | MCP_AUTO_ONBOARDING | quick 用于最小化自动设置，skip 用于生成默认配置，无提示 | | MCP_COMPANY_NAME, MCP_COMPANY_EMAIL, MCP_COMPANY_CNPJ | 覆盖快速入职时使用的数据 | | MCP_COMPANY_HAS_DPO | 使用 s/n 或 true/false 告知是否已有数据保护官 | | DPO2U_MCP_BASE_PATH | 当在 /opt/dpo2u-mcp 之外执行时，定义项目的基础目录 | | DPO2U_OBSIDIAN_PATH | 调整合规库的路径（当与默认路径不同时） | | DPO2U_HTTP_PORT | HTTP API 的端口（serve:http） | | DPO2U_HTTP_API_KEY | 可选令牌，用于保护 HTTP 路由（x-api-key） | | DPO2U_SECRETS_PROVIDER | env（默认）或 file，用于从 config/secrets.json 加载机密 | | DPO2U_SECRETS_FILE | 机密文件的自定义路径 |

🌐 MCP 工具的 HTTP API

# 在默认端口 4000 启动 API
npm run start:http

# 或者通过 CLI
npx dpo2u-mcp serve:http --port 4500

主要端点：

| 方法 | 路由 | 描述 | |--------|------|-----------| | GET | /health | API 状态和可用工具数量 | | GET | /tools | 已注册的 MCP 工具列表 | | POST | /tools/:name/execute | 通过传递 { "arguments": { ... } } 执行工具 |

注意： 设置 DPO2U_HTTP_API_KEY 以要求在所有请求中使用 x-api-key 头。

🧰 统一命令行界面（CLI）

该软件包提供了一个 dpo2u-mcp 二进制文件，带有辅助命令：

npx dpo2u-mcp serve:mcp      # 启动 MCP 服务器（Claude/桌面应用）
npx dpo2u-mcp serve:http     # 启动 HTTP API
npx dpo2u-mcp tools:list     # 列出可用工具
npx dpo2u-mcp tools:call auditinfrastructure -a '{"target":"prod","depth":"deep","compliance":["LGPD"]}'
npx dpo2u-mcp onboarding:reset   # 清除文件以重新进行入职流程
npx dpo2u-mcp onboarding:quick --company "Empresa X" --email contato@x.com --has-dpo

🔐 机密管理

将敏感密钥（LEANN、HTTP、n8n）存储在环境变量或 config/secrets.json 文件中：

{
  "LEANN_API_KEY": "sk-...",
  "DPO2U_HTTP_API_KEY": "token-http",
  "DPO2U_N8N_WEBHOOK_TOKEN": "token-n8n"
}

通过 export DPO2U_SECRETS_PROVIDER=file 启用（可选 DPO2U_SECRETS_FILE=/caminho/custom.json）。

💻 使用示例

🛡️ 标准工具

全面的基础设施审计

在 Claude 桌面应用中输入：

使用 auditinfrastructure 工具对 "producao" 系统进行深度审计，以符合 LGPD 和 GDPR 标准，并生成执行报告。

生成隐私政策

使用 generateprivacypolicy 为 "TechCorp" 公司创建一份适用于 SaaS 类型的隐私政策，该公司收集姓名、电子邮件和 CPF 信息，语言为葡萄牙语。

风险评估（DPIA/RIPD）

使用 assessrisk 评估 "客户数据" 处理的风险，包括个人和敏感数据，并生成完整的 DPIA 报告。

🔐 OpenFHE 同态加密工具

加密执行报告

使用 fheexecutivedashboard 生成季度 "综合" 仪表盘，包含 ["合规性", "风险", "财务"] 等关键绩效指标，达到 "董事会可用" 级别，包括趋势和预测。

多组织隐私基准测试

使用 privatebenchmark 对 "technology" 行业的 "大型" 组织进行 "合规性" 基准测试，比较 ["lgpd_score", "incident_rate", "response_time"] 等指标，达到 "最高" 匿名级别。

合规性零知识证明

使用 zkcomplianceproof 生成 "合规证书"，证明 "组织完全符合 LGPD 标准"，提供 ["数据保护", "用户权利", "文档"] 等证据，适用于 ["LGPD", "GDPR"] 法规，使用 "zk - SNARK" 技术。

同态分析

使用 homomorphicanalytics 对 "production_db" 数据源进行 "合规评分" 分析，输入为加密数据，进行组织 ["empresa_a", "empresa_b", "empresa_c"] 之间的 "多方" 计算。

🏗️ 架构

┌─────────────┐     MCP 协议       ┌──────────────┐
│   Claude    │◄────────────────────►│  DPO2U MCP   │
│   桌面应用  │     JSON - RPC 2.0     │   服务器     │
└─────────────┘                      └──────┬───────┘
                                            │
                    ┌───────────────────────┼───────────────────────┐
                    │                       │                       │
              ┌─────▼─────┐         ┌──────▼──────┐        ┌──────▼──────┐
              │   LEANN   │         │   Ollama    │        │   OpenFHE   │
              │    API    │         │  本地大语言模型 │        │ 同态加密  │
              └───────────┘         └─────────────┘        └─────────────┘
              向量搜索         人工智能生成          全同态加密计算
              2856 篇文档      100% 私有           零暴露

📊 性能指标

响应时间：每个工具 < 5 秒
精度：识别差距的准确率达 95%
覆盖率：100% 涵盖 LGPD/GDPR 条款
可用性：99.9% 正常运行时间
隐私性：100% 本地处理

🔒 安全与隐私

✅ 100% 本地处理：没有数据离开您的基础设施。
✅ 无云依赖：完全本地部署的技术栈。
✅ 加密技术：数据在传输和存储时均加密。
✅ 可审计：所有操作都有完整日志记录。
✅ 符合 LGPD/GDPR 标准：设计即合规。

🤝 支持

文档：本 README 文件和带注释的代码。
问题反馈：https://github.com/dpo2u/dpo2u-mcp/issues
电子邮件：suporte@dpo2u.com.br
WhatsApp：+55 11 99999 - 9999

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

🏆 致谢

本项目由 DPO2U 开发，DPO2U 是巴西法律科技与人工智能领域的先驱。

DPO2U MCP 平台 v1.0 - 用人工智能变革合规管理 🚀

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