เซิร์ฟเวอร์ MCP ทั้งหมด — หน้า 265

MCP อสังหาริมทรัพย์แบบ AI-native สำหรับไซปรัสเหนือ (KKTC) — 9 เครื่องมือ, ข้อมูลสดจาก evlek.app, โฮสต์แล้ว, ไม่ต้องยืนยันตัวตน

การเพิ่มประสิทธิภาพค่าธรรมเนียมการแลกเปลี่ยนคริปโตพร้อมส่วนลดถาวร 20-40% การแบ่งปันรายได้จากพันธมิตรสำหรับนักพัฒนา AI agent

รายงานการกำกับดูแล AI แบบหลายกรอบงานครอบคลุม EU AI Act, NIST AI RMF, ISO 42001 และ DORA พร้อมการวิเคราะห์ช่องว่างอัตโนมัติ

ราคาคริปโตสด, ความรู้สึกจาก Reddit, มูลค่ารวมใน DeFi, ราคาหุ้น จ่ายต่อการเรียกใช้ผ่าน x402 บน Base

การอ้างอิงไขว้ข้อกำหนดของ DORA และ NIS2 — การวิเคราะห์ช่องว่าง การทำแผนที่ และการตรวจจับความทับซ้อนของการปฏิบัติตามข้อกำหนดสำหรับบริการทางการเงิน

ตัวตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎหมาย UK AI Bill 2026 — การจำแนกความเสี่ยง ข้อกำหนดในการเปิดเผยข้อมูล และการจัดทำแผนที่กฎระเบียบสำหรับระบบ AI ในสหราชอาณาจักร

การตรวจจับ จําแนกประเภท และรายงานเหตุการณ์ด้าน AI ตามข้อบังคับ — ครอบคลุม EU AI Act มาตรา 62, NIST AI RMF และกรอบงานของ OECD

ตรวจจับและตรวจสอบอคติของ AI ในกลุ่มลักษณะที่ได้รับการคุ้มครอง — ความเท่าเทียมทางประชากร ความน่าจะเป็นที่เท่าเทียมกัน การวิเคราะห์ผลกระทบที่ไม่เท่าเทียม

เครื่องมือข้อมูลแบบเรียลไทม์ 62 รายการสำหรับ AI agent ผ่าน MCP การเงิน, คริปโต, FMCSA, การคว่ำบาตร, ศาล, สภาพอากาศ, ยานพาหนะ, ความปลอดภัยทางไซเบอร์ ใช้ bearer token เดียว, ใบเรียกเก็บเงินเดียว มีฟรีให้ใช้

การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด DORA (Digital Operational Resilience Act) ด้วย AI สำหรับสถาบันการเงิน — ความเสี่ยงด้าน ICT การรายงานเหตุการณ์ การกำกับดูแลบุคคลที่สาม

เครื่องมือตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดของ NIS2 Directive สำหรับหน่วยงานที่จำเป็นและสำคัญ — การจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ความปลอดภัยของห่วงโซ่อุปทาน การแจ้งเหตุการณ์

การปฏิบัติตามข้อกำหนดการใส่ลายน้ำตามมาตรา 50 ของ EU AI Act — ข้อมูลเมตา C2PA การติดฉลากเนื้อหาที่สร้างโดย AI การรับรองแหล่งที่มาสำหรับกำหนดเส้นตายเดือนพฤศจิกายน 2026

เครื่องมือตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎหมาย Cyber Resilience Act — การจัดการช่องโหว่, รายการวัสดุซอฟต์แวร์, ข้อกำหนดการติดเครื่องหมาย CE สำหรับผลิตภัณฑ์ดิจิทัล

ตรวจจับการโจมตีแบบ prompt injection ในอินพุตของเครื่องมือ MCP — ครอบคลุม OWASP LLM Top 10, การสแกนแบบเรียลไทม์, การให้คะแนนความรุนแรงเพื่อความปลอดภัยของ AI agent

ระบบการจัดการ AI ที่สอดคล้องตามมาตรฐาน ISO 42001 — ทะเบียนความเสี่ยง การประเมินการควบคุม การวิเคราะห์ช่องว่าง และเอกสารที่พร้อมสำหรับการตรวจสอบเพื่อการกำกับดูแล AI ที่มีความรับผิดชอบ

การปฏิบัติตามข้อกำหนดของ EU Corporate Sustainability Reporting Directive — จุดข้อมูล ESRS การประเมินความมีนัยสำคัญแบบคู่ เส้นทางการตรวจสอบ และผลลัพธ์ที่พร้อมสำหรับ XBRL สำหรับการรายงาน ESG

สร้างรายการวัสดุของ AI เพื่อความโปร่งใสในห่วงโซ่อุปทานของโมเดล — ติดตามชุดข้อมูล แหล่งที่มาของการฝึกอบรม การ์ดโมเดล และกราฟการพึ่งพาตามมาตรฐาน AI-BOM ที่กำลังเกิดขึ้น

เข้าถึงข้อมูลมหาสมุทรและบรรยากาศโดยใช้ AI Agents

การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดของสถาบันความปลอดภัย AI แห่งสหราชอาณาจักรสำหรับร่างพระราชบัญญัติ AI (การกำกับดูแล) ปี 2026 — การจำแนกความเสี่ยง การรายงานเหตุการณ์ที่ต้องแจ้งตามกฎหมาย คุณสมบัติการทดสอบในสภาพแวดล้อมแซนด์บ็อกซ์ และการประเมินความพร้อมด้านกฎระเบียบ

แมปการควบคุมระหว่างกรอบงาน EU DORA และ NIS2 — ระบุข้อกำหนดที่ทับซ้อนกัน สร้างเมทริกซ์การปฏิบัติตามข้อกำหนดแบบรวม และลดความพยายามในการตรวจสอบซ้ำซ้อนสำหรับหน่วยงานทางการเงินและโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ

การรายงานเหตุการณ์ AI ที่มีโครงสร้างสำหรับ EU AI Act มาตรา 62 — สร้างรายงานเหตุการณ์ที่ต้องรายงาน การจำแนกระดับความรุนแรง การวิเคราะห์สาเหตุที่

ติดตามการแก้ไข EU AI Act Digital Omnibus แบบเรียลไทม์ — ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงกำหนดเวลา (Annex III เลื่อนไปเป็นธันวาคม 2027, การใส่ลายน้ำไปเป็นพฤศจิกายน 2026), สร้างการประเมินผลกระทบด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด และแจ้งเตือนเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบ

การปฏิบัติตามข้อกำหนด NIS2 สำหรับธุรกิจขนาดกลางของเยอรมนี — เวิร์กโฟลว์การลงทะเบียนกับ BSI, การวิเคราะห์ช่องว่างตาม NIS2UmsuCG, เทมเพลตรายงานเหตุการณ์, และระบบอัตโนมัติสำหรับการประเมินผลกระทบ (Betroffenheitsprüfung) กำหนดเส้นตาย: ตุลาคม 2026

ตรวจสอบคำรับรองการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ลงนามด้วย HMAC จากเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ MEOK ใดๆ — ตรวจสอบลายเซ็นการเข้ารหัส ตรวจสอบความถูกต้องของเวลาประทับ และสร้างห่วงโซ่ความน่าเชื่อถือที่ตรวจสอบได้สำหรับการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดของ AI

บังคับใช้นโยบายการใช้งาน AI ขององค์กรในระดับเอเจนต์ — ปิดกั้นการเรียกใช้โมเดลที่ถูกห้าม บังคับใช้กฎการจัดเก็บข้อมูล บันทึกการละเมิดนโยบาย และรับประกันว่านโยบายการกำกับดูแล AI สามารถดำเนินการได้โดยเครื่องจักร

การรับรองการส่งต่อระหว่างเอเจนต์สำหรับระบบหลายเอเจนต์ — ตรวจสอบการคงบริบท ตรวจสอบความสามารถของเอเจนต์ก่อนการส่งต่อ บันทึกห่วงโซ่การถ่ายโอน และรับประกันว่าไม่มีการสูญเสียข้อมูลในการจัดเรียงเอเจนต์

ตรวจจับอคติในผลลัพธ์ของโมเดล AI ในกลุ่มลักษณะที่ได้รับการคุ้มครอง — การตรวจสอบความเท่าเทียมทางสถิติ การวิเคราะห์ผลกระทบที่ไม่เท่าเทียม การตรวจสอบความเป็นธรรมเชิงซ้อน และการรายงานการปฏิบัติตามมาตรา 10 ของพระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรป

การจำกัดอัตราการสื่อสารระหว่างเอเจนต์อย่างชาญฉลาด — โควต้าต่อเอเจนต์, การควบคุมปริมาณแบบหน้าต่างเลื่อน, การอนุญาตการระเบิดของคำขอ, และการบังคับใช้การใช้งานอย่างเป็นธรรมในระบบปรับใช้ MCP แบบหลายเอเจนต์

การบันทึกการตรวจสอบที่ครอบคลุมสำหรับการโต้ตอบระหว่างเอเจนต์กับเอเจนต์ — เส้นทางเหตุการณ์ที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้, การแฮชที่ตรวจจับการปลอมแปลง, การส่งออกบันทึกที่มีโครงสร้าง (เข้ากันได้กับ SIEM), และการเก็บรักษาตามมาตรฐานการปฏิบัติตามข้อกำหนดสำหรับอุตสาหกรรมที่มีการควบคุม

การรับรู้สถานการณ์สำหรับพลเรือนในการปรับใช้ AI — แดชบอร์ดความเสี่ยงแบบเรียลไทม์ การเชื่อมโยงภัยคุกคามจากหลายแหล่ง การตรวจจับความผิดปกติ และการแจ้งเตือนอัตโนมัติสำหรับโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญและระบบ AI ขององค์กร