用途
Gibs MCP Server 用于为 AI 驱动的开发工具提供法规合规支持，将 AI 开发环境直接连接到监管合规知识库。当前覆盖三大法规：AI Act（欧盟人工智能法案）、GDPR（通用数据保护条例）和 DORA（数字运营韧性法案），涉及 240+ 条款。所有响应均附带对具有约束力的法律文本的条款级引用，并随着法规演进实时更新语料库。
主要能力
工具提供以下功能：
classify_ai_system：根据 AI Act 风险等级（不可接受、高风险、有限风险、最低风险）对 AI 系统进行分类，并给出完整法律推理。返回内容包括：风险分类（例如依据附件 III 第 1(a) 点属于高风险）、具体的第 6 条分析及对附件 III 的交叉引用、基于分类的适用义务、以及相关豁免或例外（如有）。示例提示：“Classify my facial recognition attendance system for schools”。
check_compliance：提出任何法规合规问题并获得带条款级引用的结构化答案。示例：询问 GDPR 数据泄露通知要求，会返回第 33 条（通知监管机构）和第 34 条（告知数据主体）的义务，包括 72 小时通知时限、所需内容和例外；询问 DORA 是否适用于处理支付的金融科技初创公司，会返回第 2 条范围分析，包括金融实体分类、适用的 ICT 风险管理义务和相关授权法案要求。
此外还有一个无需参数的健康检查工具，用于确认合规 API 是否可用。
使用方式
- 获取 API Key：在 gibs.dev 注册，并从仪表盘获取 API key。
- 通过 Claude Desktop 连接：将配置添加到 Claude Desktop 配置文件（claude_desktop_config.json）。
- 认证：调用任何工具时将 API key 作为 user_api_key 参数传入，或在环境中设置。
连接细节：任何兼容 MCP 的客户端均可连接 Gibs 服务器，已测试的包括支持 MCP SSE 传输的客户端。Python SDK 安装命令：pip install gibs。
适用场景
适合需要为 AI 系统进行欧盟法规合规评估的开发者、合规人员，尤其在 AI 系统风险分类、GDPR 数据泄露义务查询、DORA 适用范围分析等场景。可用于 AI 开发工具中集成合规检查。
限制
仓库资料未提供定价、性能或效果数据。具体 API 调用方式、详细配置、完整工具列表等信息以官方文档（docs.gibs.dev）和 API 参考（docs.gibs.dev/api-reference）为准。项目采用 MIT 许可证，由 Gibbr AB 构建。
