Tüm MCP sunucuları — Sayfa 265

Kuzey Kıbrıs (KKTC) için yapay zeka odaklı emlak MCP'si — 9 araç, evlek.app'ten canlı veri, barındırılan, kimlik doğrulama gerektirmez.

Kripto borsa ücret optimizasyonu ile kalıcı %20-40 iade. Yapay zeka ajan geliştiricileri için ortaklık gelir payı.

AB çerçevesinde AI yasası, NIST AI RMF, ISO 42001 ve DORA kapsamında otomatik boşluk analizi ile çoklu çerçeve AI yönetişim raporları

Canlı kripto fiyatları, Reddit duyarlılığı, DeFi TVL, hisse senedi fiyatları. Base üzerinde x402 ile çağrı başına ödeme.

DORA ve NIS2 gereksinimlerini çapraz referanslama — finansal hizmetler için boşluk analizi, haritalama ve uyumluluk örtüşme tespiti

Birleşik Krallık Yapay Zeka Yasası 2026 uyumluluk denetleyicisi — Birleşik Krallık yapay zeka sistemleri için risk sınıflandırması, açıklama gereklilikleri ve düzenleyici haritalama

Yapay zeka olay tespiti, sınıflandırması ve düzenleyici raporlama — AB Yapay Zeka Yasası Madde 62, NIST AI RMF ve OECD çerçevelerini kapsar

Korunan özellikler (demografik eşitlik, eşitlenmiş olasılıklar, farklı etki analizi) genelinde AI önyargısını tespit edin ve denetleyin

MCP üzerinden AI ajanları için 62 gerçek zamanlı veri aracı. Finans, kripto, FMCSA, yaptırımlar, mahkemeler, hava durumu, araçlar, siber güvenlik. Tek bir bearer token, tek bir fatura. Ücretsiz katman mevcut.

Finansal kurumlar için yapay zeka destekli DORA (Dijital Operasyonel Dayanıklılık Yasası) uyumluluk denetimi — BİT riski, olay bildirimi, üçüncü taraf gözetimi

NIS2 Direktifi uyumluluk denetleyicisi, temel ve önemli kuruluşlar için — siber güvenlik risk yönetimi, tedarik zinciri güvenliği, olay bildirimi

AB Yapay Zeka Yasası Madde 50 filigran uyumluluğu — C2PA meta verileri, yapay zeka tarafından oluşturulan içerik etiketlemesi, Kasım 2026 son teslim tarihi için kaynak kanıtlama

Siber Dayanıklılık Yasası uyumluluk denetleyicisi — dijital ürünler için güvenlik açığı yönetimi, yazılım malzeme listesi, CE işareti gereksinimleri

MCP araç girdilerindeki prompt enjeksiyon saldırılarını tespit eder — OWASP LLM Top 10 kapsamı, gerçek zamanlı tarama, yapay zeka ajan güvenliği için ciddiyet puanlaması

ISO 42001'e göre yapay zeka yönetim sistemi uyumluluğu — risk kayıtları, kontrol değerlendirmeleri, boşluk analizi ve sorumlu yapay zeka yönetişimi için denetime hazır dokümantasyon.

AB Kurumsal Sürdürülebilirlik Raporlama Direktifi uyumu — ESRS veri noktaları, çift önemlilik değerlendirmeleri, denetim izleri ve ESG raporlaması için XBRL uyumlu çıktılar.

Yapay zeka malzeme listeleri oluşturarak model tedarik zinciri şeffaflığı sağlar — veri kümelerini, eğitim kaynağını, model kartlarını ve bağımlılık grafiklerini yeni AI-BOM standartlarına göre izler.

Yapay Zeka Ajanları ile Okyanus ve Atmosfer Verilerine Erişim

Birleşik Krallık Yapay Zeka Güvenlik Enstitüsü'nün Yapay Zeka (Düzenleme) Yasası 2026'ya uygunluk kontrolleri — risk sınıflandırması, zorunlu olay bildirimi, kum havuzu uygunluğu ve düzenleyici hazırlık değerlendirmeleri.

AB DORA ve NIS2 çerçeveleri arasındaki kontrolleri eşler — örtüşen gereksinimleri belirler, birleşik uyum matrisleri oluşturur ve finansal ile kritik altyapı kuruluşları için mükerrer denetim çabasını azaltır.

AB Yapay Zeka Yasası Madde 62 kapsamında yapılandırılmış yapay zeka olay raporlaması — ciddi yapay zeka olayları için zorunlu olay raporları, şiddet sınıflandırması, kök neden analizi ve düzenleyiciye sunulmaya hazır başvurular oluşturur.

AB Dijital Omnibus tadillerini gerçek zamanlı olarak takip eder — son tarih değişikliklerini izler (Ek III Aralık 2027'ye, filigranlama Kasım 2026'ya ertelendi), uyumluluk etki değerlendirmeleri oluşturur ve düzenleyici değişiklikler hakkında uyarı verir.

Alman Mittelstand'ı için NIS2 uyumluluğu — BSI kayıt iş akışları, NIS2UmsuCG boşluk analizi, olay bildirim şablonları ve Betroffenheitsprüfung (etki değerlendirmesi) otomasyonu. Son tarih: Ekim 2026.

Herhangi bir MEOK MCP sunucusundan HMAC imzalı uyumluluk beyanlarını doğrulayın — kriptografik imzaları kontrol eder, zaman damgalarını doğrular ve AI uyumluluk denetimleri için doğrulanabilir güven zincirleri oluşturur.

Organizasyonel yapay zeka kullanım politikalarını ajan katmanında uygular — yasaklanmış model çağrılarını engeller, veri yerleşim kurallarını zorunlu kılar, politika ihlallerini kaydeder ve yapay zeka yönetişim politikalarının makine tarafından yürütülebilir olmasını sağlar.

Çoklu ajan sistemleri için ajanlar arası devir teslim sertifikasyonu — bağlam korumasını doğrular, devir teslimden önce ajan yeteneklerini doğrular, transfer zincirlerini kaydeder ve ajan orkestrasyonunda veri kaybı olmamasını sağlar.

Korunan özellikler genelinde AI model çıktılarındaki önyargıyı tespit eder — istatistiksel eşitlik kontrolleri, farklı etki analizi, kesişimsel adalet denetimleri ve AB Yapay Zeka Yasası Madde 10 uyum raporlaması.

Ajanlar arası iletişim için akıllı hız sınırlama — ajan başına kotalar, kayan pencere darboğazı, patlama izinleri ve çoklu ajan MCP dağıtımlarında adil kullanım zorunluluğu.

Ajan-ajan etkileşimleri için kapsamlı denetim günlüğü — değiştirilemez olay izleri, kurcalamaya karşı korumalı hashleme, yapılandırılmış günlük dışa aktarımı (SIEM uyumlu) ve düzenlemeye tabi sektörler için uyumluluk düzeyinde saklama.

Sivil yapay zeka dağıtımları için durumsal farkındalık — gerçek zamanlı risk panoları, çok kaynaklı tehdit korelasyonu, anomali tespiti ve kritik altyapı ile kurumsal yapay zeka sistemleri için otomatik uyarı.