Data Compliance Classifier MCP

Data Compliance Classifier MCP הוא שרת MCP מרוחק: אין מה להתקין. נקודת הקצה שלו היא https://data-compliance-mcp-production.up.railway.app, ב-Streamable HTTP. בעוזר שמקבל שרתי MCP מרוחקים (לרוב בהגדרה בשם מחברים, אינטגרציות או כלים) מוסיפים שרת חדש ומזינים את כתובת ה-URL הזו; בלקוח שמוגדר דרך קובץ מוסיפים אותו כשרת מרוחק (HTTP) עם אותה כתובת URL.

ברשומה במרשם לא מוצהרות כותרות. אם השרת דורש התחברות, לקוח שתומך בהרשאות MCP פותח את דף ההתחברות של השירות עצמו בחיבור הראשון.

אפשר גם להריץ אותו באופן מקומי מתוך חבילת Node.js שפורסמה במרשם npm: data-compliance-mcp, גרסה 1.0.25. הוא משתמש ב-MCP על גבי stdio, ולכן הלקוח מפעיל אותו כתוכנה ומתקשר איתו דרך קלט ופלט סטנדרטיים. כדי להריץ אותו צריך Node.js; לקוחות מפעילים אותו בדרך כלל עם npx - הפקודה המקובלת היא npx -y data-compliance-mcp@1.0.25. הוא קורא את משתני הסביבה האלה: ANTHROPIC_API_KEY (חובה, סודי) ו-ABUSEIPDB_API_KEY (סודי); יש להגדיר אותם בתצורת הלקוח עבור השרת הזה.

בפורמט ה-JSON של mcpServers, שלקוחות MCP רבים לדסקטופ ולעורכי קוד קוראים, הרשומה נראית כך (מצייני מקום בסוגריים זוויתיים):

{
  "mcpServers": {
    "data-compliance-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "data-compliance-mcp@1.0.25"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "<סוד>",
        "ABUSEIPDB_API_KEY": "<סוד>"
      }
    }
  }
}

נגזר מהרשומה במרשם; הבדיקה החיה למעלה מראה רק אם נקודת הקצה השיבה. מה השרת עושה, ובאילו תנאים, נקבע על ידי המפרסם שלו; כדאי לבדוק את מאגר הקוד או את האתר שלו לפני שנותנים לו גישה לחשבונות או לקבצים שלך. איך מוסיפים שרת MCP לעוזר AI · לפני שמתחברים