Máy chủ MCP Sanctions

Máy chủ MCP “Sanctions” làm gì?

Máy chủ MCP Sanctions là một công cụ được thiết kế để kết nối trợ lý AI với khả năng kiểm tra sàng lọc lệnh trừng phạt toàn diện. Thông qua OFAC API, máy chủ MCP này cho phép các quy trình AI kiểm tra cá nhân, tổ chức với các danh sách lệnh trừng phạt toàn cầu lớn như OFAC SDN, Liên Hợp Quốc và OFSI. Các nhà phát triển có thể sử dụng máy chủ này để đánh giá rủi ro, tùy chỉnh tham số kiểm tra (như điểm trùng khớp tối thiểu), và chọn các danh sách trừng phạt cụ thể theo nhu cầu tuân thủ. Điều này giúp quy trình phát triển được nâng cao nhờ kiểm tra tuân thủ tự động, tin cậy, sàng lọc thực thể và báo cáo kết quả chi tiết ngay trong môi trường AI.

Danh sách Prompts

Không có mẫu prompt nào được đề cập trong kho mã.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên MCP cụ thể nào được mô tả trong kho mã.

Danh sách Công cụ

• Công cụ Sàng lọc Lệnh trừng phạt
  Kiểm tra cá nhân và tổ chức với các danh sách lệnh trừng phạt lớn bằng nhiều định danh khác nhau (họ tên, địa chỉ, giấy tờ, v.v.). Cho phép chỉ định điểm trùng khớp tối thiểu và nguồn danh sách. Trả về thông tin trùng khớp chi tiết, điểm số và nguồn dữ liệu.

Các trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Tuân thủ và Đánh giá rủi ro
  Tự động kiểm tra cá nhân, tổ chức để đảm bảo tuân thủ quy định lệnh trừng phạt quốc tế, giảm sức lao động thủ công và sai sót.
• Quy trình KYC (Biết khách hàng của bạn)
  Tích hợp kiểm tra lệnh trừng phạt tự động vào quy trình onboarding cho ngân hàng, fintech và các tổ chức bị quản lý khác.
• Giám sát giao dịch
  Kiểm tra các bên giao dịch theo thời gian thực nhằm ngăn chặn giao dịch bị cấm và tăng cường hệ thống phòng chống rửa tiền (AML).
• Quản lý ngưỡng rủi ro tùy chỉnh
  Tùy chỉnh điểm trùng khớp tối thiểu và chọn nguồn lệnh trừng phạt phù hợp cho từng nhu cầu tuân thủ, quản lý rủi ro.
• Sàng lọc thực thể hàng loạt
  Xử lý và kiểm tra số lượng lớn thực thể (cá nhân hoặc tổ chức) một cách hiệu quả trong các ứng dụng AI.

Cách thiết lập

Windsurf

Không có hướng dẫn thiết lập cụ thể cho Windsurf trong kho mã.

Claude

1. Yêu cầu trước:
   • Cài đặt Node.js v20 hoặc cao hơn
   • Cài đặt npm hoặc yarn
   • Lấy khóa API OFAC của bạn (nếu cần)
2. Sao chép kho mã:

   git clone https://github.com/madupay/mcp-sanctions
   cd mcp-sanctions
   npm install
   

3. Cấu hình claude_desktop_config.json:
   Thêm đoạn mã sau, cập nhật đường dẫn và API key:

   {
     "mcpServers": {
       "sanctions": {
         "command": "/đường/dẫn/đến/node/của/bạn",
         "args": ["/đường/dẫn/đến/mcp-sanctions/index.js"],
         "env": {
           "OFAC_API_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
         }
       }
     }
   }
   

4. Lưu và khởi động lại Claude Desktop
   Khởi động lại ứng dụng để áp dụng thay đổi.
5. Kiểm tra tính năng sàng lọc lệnh trừng phạt đã được bật.

Bảo mật khóa API

Các khóa API (như OFAC_API_API_KEY) nên lưu trong phần env của cấu hình máy chủ MCP:

"env": {
  "OFAC_API_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
}

Cursor

Không có hướng dẫn thiết lập cụ thể cho Cursor trong kho mã.

Cline

Không có hướng dẫn thiết lập cụ thể cho Cline trong kho mã.

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào workflow FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI của bạn:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, nhập chi tiết máy chủ MCP của bạn bằng định dạng JSON sau:

{
  "sanctions": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Sau khi cấu hình, agent AI đã có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ các chức năng và khả năng. Lưu ý đổi “sanctions” thành tên thực tế của máy chủ MCP bạn sử dụng và thay URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

| Hỗ trợ Roots | ⛔ | Không đề cập |

Dựa trên tài liệu và nội dung kho mã hiện có, Máy chủ MCP Sanctions khá đơn giản và tập trung. Nó cung cấp một công cụ chuyên biệt, hướng dẫn thiết lập rõ ràng cho Claude và bao gồm cả bảo mật khóa API, nhưng thiếu thông tin chi tiết về mẫu prompts, tài nguyên đa dạng và tích hợp đa nền tảng.

Đánh giá của chúng tôi

MCP Score: 4/10
Máy chủ MCP này thực tế và được tài liệu hóa tốt cho mục đích chính (sàng lọc lệnh trừng phạt), nhưng còn thiếu chiều sâu ở các tính năng riêng cho MCP như prompts, tài nguyên, roots và hỗ trợ sampling. Thích hợp nhất cho tích hợp tuân thủ AI đơn giản.

Điểm MCP