iso-27001-ai-mcp

Iso 27001 Ai MCP

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MEOK AI Labs MCP 服务

MEOK AI Labs MCP 服务

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🚀 快速开始

# Install via pip
pip install iso_27001_ai_mcp

# Or install via Smithery
npx -y @smithery/cli@latest install iso-27001-ai-mcp --client claude

✨ 功能

• 符合 MCP 协议
• 易于安装
• 文档完善的 API
• 可用于生产环境
• 积极维护

📖 文档

• 完整文档
• API 参考
• EU AI Act 合规指南

🛡️ 合规性

此 MCP 服务内置了 EU AI Act 合规能力：

• ✅ 第 9 条 — 风险管理体系
• ✅ 第 13 条 — 透明度与使用说明
• ✅ 第 15 条 — 偏差检测与测试
• ✅ 第 26 条 — FRIA 支持（如适用）
• ✅ 第 50 条 — AI 内容水印（如适用）

需要合规方面的帮助？预约免费的 15 分钟诊断 →

🏢 企业版

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• 专业版： $99/mo — 完整 MCP 套件 + EU AI Act 跟踪
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🤝 MEOK 生态系统的一部分

此服务属于 MEOK AI Labs 生态系统 — 提供 300 多个用于主权 AI 治理的 MCP 服务。

域名	用途
councilof.ai	EU AI Act 合规服务市场
safetyof.ai	AI 安全与监控
meok.ai	主权 AI 平台
cobolbridge.ai	遗留系统现代化

📜 许可证

MIT © CSOAI-ORG

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_{由 MEOK AI Labs 倾情打造 💜 · 英国公司注册处编号 16939677}

mcp-name: io.github.CSOAI-ORG/iso-27001-ai-mcp

ISO 27001 AI MCP

面向 AI 系统的 ISO/IEC 27001:2022 合规评估 — 涵盖 4 个主题下的 93 项附录 A 控制措施、ISO 27005 风险评估、适用性声明生成、事件分类，以及 ISO 42001 衔接。

功能说明

ISO/IEC 27001:2022 是信息安全管理体系（ISMS）的国际标准。其附录 A 包含 93 项控制措施，分为 4 个主题：组织（37 项控制措施）、人员（8 项）、物理（14 项）和技术（34 项）。要获得认证，必须证明您的 ISMS 满足第 4–10 条，并且适用性声明（SoA）涵盖所有相关控制措施。

对于 AI 系统，ISO 27001 是基础标准，但仍需扩展。此服务会根据全部 93 项控制措施审核您的 ISMS，针对 AI 特定威胁场景执行 ISO 27005 风险评估，生成包含优先级整改路线图的差距分析，编制 SoA，对安全事件进行分类，并衔接 ISO 42001，以实现 AI 特定治理。

快速入门

npx meok-setup --pack governance

工具

工具	描述	参数
audit_isms	根据全部 93 项附录 A 控制措施审核您的 ISMS。返回各主题的合规状态（PASS/PARTIAL/FAIL）、差距识别结果、针对高优先级控制措施（A.5.1、A.5.15、A.8.5、A.8.24 等）的关键差距标记，以及认证就绪情况评估。	organization_context、scope_description、controls_implemented
risk_assessment	执行 ISO 27005 信息安全风险评估。评估 10 类与 AI 相关的威胁（对抗性攻击、模型窃取、训练数据泄露、供应链受损、内部人员威胁等），计算可能性 × 影响的风险分数，并制定包含具体附录 A 控制措施建议的处置计划。	system_description、assets、threat_scenarios、existing_controls
gap_analysis	将您当前的控制措施与 ISO 27001 要求进行比较。支持三种目标："full"（全部 93 项控制措施）、"core"（关键子集）或 "ai-focused"（仅与 AI 相关的控制措施）。返回分 3 个阶段的优先级整改路线图：关键（0–30 天）、标准（30–90 天）、其余（90–180 天）。	current_controls、target_certification、focus_themes
crosswalk_to_ai	将 ISO 27001 控制措施映射到 ISO 42001 的 AI 特定要求。展示现有 ISMS 控制措施如何扩展至 AI 治理（模型安全、训练数据保护、AI 事件管理），并识别需要哪些 AI 特定控制措施。	controls、focus_area
generate_soa	根据条款 6.1.3(d) 生成适用性声明。将全部 93 项控制措施记录为“已实施”“已排除”（附理由）或“尚未处理”。这是 ISO 27001 认证审核所需的材料。	organization_name、controls_implemented、controls_excluded、exclusion_justifications
incident_classification	根据控制措施 A.5.24–A.5.28 对安全事件进行分类。确定严重程度（LOW→CRITICAL）、优先级（P1–P3）、通知要求和响应流程。包含 AI 特定事件类别：对抗性攻击、数据投毒、模型窃取、提示词注入、偏见事件。	incident_description、affected_assets、detection_method、data_breach、ai_system_involved

使用示例

审核 AI 公司的 ISMS

Use the audit_isms tool with:
  organization_context: "AI startup with 150 employees building ML models for healthcare diagnostics. Uses AWS for infrastructure, processes patient data, has a small security team."
  scope_description: "All AI systems, ML pipelines, patient data processing, cloud infrastructure, and development environments"
  controls_implemented: ["A.5.1", "A.5.9", "A.5.12", "A.5.15", "A.5.24", "A.6.3", "A.8.5", "A.8.7", "A.8.8", "A.8.15", "A.8.24"]

预期输出： 总体覆盖率约为 12%（11/93 项控制措施）。A.5.34（个人身份信息保护）、A.8.12（数据泄漏防护）、A.8.25（安全 SDLC）存在关键差距。尚未达到认证就绪状态——还有 82 项差距需要处理。

评估机器学习流水线的风险

Use the risk_assessment tool with:
  system_description: "Production ML pipeline processing financial data for fraud detection. Uses gradient boosting models trained on 10M+ transaction records. Served via REST API with 99.9% SLA."
  assets: ["training data", "ML model weights", "feature store", "API keys", "model serving infrastructure", "customer transaction data"]
  existing_controls: ["A.5.15", "A.8.5", "A.8.15", "A.8.24"]

预期输出： 包含 10 项威胁评估的风险登记册。最高风险：训练数据泄露（可能 × 高 = 风险分数 16）、模型窃取（可能性一般 × 严重 = 20）。处置计划建议针对最高优先级差距实施 A.8.12、A.8.16、A.5.12。

为 AI 专项认证生成差距分析

Use the gap_analysis tool with:
  current_controls: ["A.5.1", "A.5.2", "A.5.15", "A.5.24", "A.6.3", "A.8.5", "A.8.7", "A.8.15", "A.8.16", "A.8.24"]
  target_certification: "ai-focused"

预期输出： 对 25 项 AI 关键控制措施进行评估。覆盖率约为 40%。第 1 阶段的关键差距：A.8.8（漏洞管理）、A.8.12（数据泄漏）、A.5.34（个人身份信息保护）。预计整改时间：3–6 个月。

对涉及 AI 的安全事件进行分类

Use the incident_classification tool with:
  incident_description: "Adversarial evasion attack detected on production fraud detection model. Attackers crafted transactions that bypassed ML model scoring. Approximately 200 fraudulent transactions processed before detection."
  affected_assets: ["fraud detection model", "transaction processing system", "customer accounts"]
  detection_method: "automated"
  data_breach: false
  ai_system_involved: true

预期输出： 严重程度 HIGH（P1），AI 事件类别：对抗性攻击。立即响应：启动事件计划（A.5.24）、隔离模型、保留推理日志、评估模型完整性。AI 特定控制措施：A.5.7、A.8.8、A.8.16。

安装

Claude Desktop

添加到 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "iso-27001-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "meok-iso-27001-ai-mcp"]
    }
  }
}

或通过 Smithery 安装：

npx smithery mcp add nicholastempleman/iso-27001-ai-mcp

Cursor

添加到 .cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "iso-27001-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "meok-iso-27001-ai-mcp"]
    }
  }
}

VS Code

添加到 .vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "iso-27001-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "meok-iso-27001-ai-mcp"]
    }
  }
}

pip

pip install meok-iso-27001-ai-mcp

相关服务

服务	用途
iso-42001-ai	AI 管理体系 — 附录 A 控制措施和附录 B 风险评估
gdpr-compliance-ai	GDPR DPIA、数据主体权利、违规通知
eu-ai-act-compliance	EU AI Act 风险分类和附录 IV 文档
soc2-compliance-ai	SOC 2 信任服务标准和控制矩阵
csoai-governance-crosswalk	通过 52 条条款映射 12 个合规框架

定价

• 免费套餐： 每种工具每天 10 次调用
• Pro： £79/月 — 无限次调用 + 采用密码学签名的合规证明

许可证

MIT © MEOK AI Labs

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创始人通话	£29	与创始人进行 30 分钟一对一交流	https://buy.stripe.com/5kQ6oJ0xS3ce8sl7ew8k91j

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