เซิร์ฟเวอร์ MCP สำหรับ อื่นๆ — หน้า 36

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

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

เกตเวย์ความปลอดภัยสำหรับเอเจนต์ AI ให้โทเค็นแบบมีขอบเขตพร้อมการฉีดข้อมูลรับรองอัตโนมัติ การอนุมัติแบบมนุษย์ร่วมวงจรสำหรับคำสั่งอันตราย การดำเนินการ SSH การจัดการห้องนิรภัย ทักษะขององค์กร วิกิ ความทรงจำของเอเจนต์ และบันทึกการตรวจสอบอย่างสมบูรณ์ โฮสต์เองหรือบนคลาวด์

เซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกลสำหรับแคตตาล็อกบรรจุภัณฑ์ที่พร้อมใช้งาน AI ของ Packrift และเวิร์กโฟลว์บรรจุภัณฑ์อีคอมเมิร์ซ

Log-MCP เป็นบริการค้นหาล็อกระยะไกลที่ใช้ Model Context Protocol (MCP) โดยเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ระยะไกลผ่าน SSH เพื่อให้ผู้ช่วย AI เช่น Claude Code มีความสามารถในการค้นหาล็อก โปรเจกต์นี้รองรับโหมดการส่งข้อมูลสองแบบคือ HTTP และ STDIO ซึ่งสามารถผสานรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมการพัฒนาต่างๆ ได้อย่างสะดวก

สอบถามผู้ช่วย AI ของคุณว่าผู้เล่นคนใดได้รับบาดเจ็บหรือมีข้อสงสัยก่อนการแข่งขันในสุดสัปดาห์นี้

pentestMCP: การทดสอบเจาะระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผ่าน MCP ซึ่งเป็น MCP ที่ออกแบบมาสำหรับผู้ทดสอบเจาะระบบ

การจำแนกความเสี่ยงตาม EU AI Act, การตรวจสอบ 42 จุด, การสร้างเอกสาร, บทลงโทษและกำหนดเวลาโดย MEOK AI Labs

ระบบอัตโนมัติเพื่อการปฏิบัติตาม GDPR — การจัดทำแผนผังข้อมูล การสร้าง DPIA บันทึกตามมาตรา 30 ขั้นตอนการแจ้งการละเมิด โดย MEOK AI Labs

การปฏิบัติตามระบบการจัดการ AI ตามมาตรฐาน ISO 42001 — การวิเคราะห์ช่องว่าง การแมปการควบคุม ความพร้อมในการรับรอง โดย MEOK AI Labs

การปฏิบัติตามมาตรฐานความปลอดภัยของข้อมูล ISO 27001 — การประเมินการควบคุม การจัดการความเสี่ยง การสร้าง SoA โดย MEOK AI Labs

SOC 2 Type II การปฏิบัติตามข้อกำหนดอัตโนมัติ — การจัดแผนที่เกณฑ์บริการที่เชื่อถือได้ การรวบรวมหลักฐาน ความพร้อมในการตรวจสอบโดย MEOK AI Labs