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OctoWatch DLP

OctoWatch DLP

本地服务
octowatchdlp.com安全29 周前更新

关于 OctoWatch DLP

OctoWatch DLP MCP 是面向 SecOps 和管理者的只读本地服务,可用自然语言查询 OctoWatch DLP Cloud 的风险、活动和员工监控数据。它覆盖分析、生产力与目录信息,但不支持写入或下载截图、视频文件。

主要功能

  1. 01查询风险与异常
  2. 02汇总闲置时间和生产力
  3. 03查看应用、网站及工时
  4. 04搜索监控记录和关键词
  5. 05查询用户、群组及在线状态

适用场景

  1. 01按用户和规则汇总 DLP 风险
  2. 02查找长时间闲置的员工
  3. 03搜索监控记录中的敏感词

MCP 相关

该 MCP 服务在本地运行,通过客户端连接 OctoWatch DLP Cloud API,并以只读工具提供数据。支持 stdio 和 Streamable HTTP 传输。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"extralabs-octowatch": {
"command": "uvx",
"args": [
"octowatch-mcp"
],
"env": {
"OCTOWATCH_API_BASE": "<OCTOWATCH_API_BASE>",
"OCTOWATCH_EMAIL": "<OCTOWATCH_EMAIL>",
"OCTOWATCH_PASSWORD": "<OCTOWATCH_PASSWORD>",
"OCTOWATCH_TOOLSETS": "<OCTOWATCH_TOOLSETS>"
}
}
}
}
启动命令uvx octowatch-mcp
需要配置的环境变量
OCTOWATCH_API_BASECloud API host (serverBase). Default: public cloud.
OCTOWATCH_EMAILConsole operator email. Demo default works for try-out.
OCTOWATCH_PASSWORD密钥Console password. Use a least-privilege operator for real tenants.
OCTOWATCH_TOOLSETSTool filter: all | core | console (console includes core).

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypioctowatch-mcp0.5.1

工具

22

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

此工具无需参数。

详细介绍

OctoWatch DLP MCP 服务

PyPI 软件包:octowatch-mcp · 产品:octowatchdlp.com(与其他名为“OctoWatch”的产品无关)。

PyPI Python CI MCP License: MIT

Install in Cursor Install in VS Code Install in VS Code Insiders

面向**OctoWatch DLP Cloud**员工监控和数据丢失防护的只读 Model Context Protocol (MCP) 服务——用日常语言向 Cursor、Claude 或 VS Code 询问风险、空闲时间、工作效率和监控相关问题。

Python MCP SDK v2(MCPServer)。面向 SecOps 和管理人员构建,是 OctoWatch 控制台的开源配套工具。

目录: 状态 · 查找方式 · 前置条件 · 问题示例 · 安全 · 限制 · 快速开始 · 你的账户 · 工具 · 配置 · 文档 · 贡献

状态

Alpha(v0.5.1)。API 和工具结构可能会变更;生产环境配置中请固定 PyPI 版本。

工具失败时会返回 MCP is_error(ToolError)。所有工具均声明 read_only_hint。

可在以下渠道找到我们

此 MCP 在本地运行(没有由 ExtrLabs 托管的 MCP)。目录会指向 PyPI / GitHub;你需要通过环境变量提供 Cloud 登录信息。

渠道链接
PyPIoctowatch-mcp
官方 MCP Registryio.github.extralabs/octowatch-mcp
GitHubextralabs/octowatch-mcp-server
Cursor Marketplace插件清单 .cursor-plugin — 发布表单(人工审核)
目录Glama · mcpservers.org · mcpfind.org · mcpmarket.com · PulseMCP · awesome-mcp-servers#13003(跳过 mcp.so — 需付费)
cursor.directoryOpen Plugins:根目录 .mcp.json + .cursor-plugin/plugin.json — 这些文件合并到 main 后重新提交

目录 / Marketplace 维护者说明:docs/distribution.md。

前置条件

  • Python 3.10+
  • 支持 MCP 的宿主(Cursor、Claude Desktop、VS Code,……)
  • 可访问你的 Cloud API 主机的网络(默认 https://cloud.octowatchdlp.com)

示例问题

  • “过去一天有哪些 风险?”
  • “昨天谁处于空闲状态的时间最长?”
  • “Accounting 的生产力摘要”
  • “显示 Emily 的 Monitoring 按键记录”
  • “搜索上周 Monitoring 中的关键词 invoice”
  • “列出用户和群组”
简短场景
目标可以这样问……
DLP / 策略命中“按用户和规则总结今天的风险”
空闲时间(不是正式警报)“昨天谁空闲超过 2 小时?”
热门应用 / 网站“列出过去 7 天 Accounting 群组最常用的应用”
关键词搜索“搜索过去 30 天 Monitoring 中的 confidential”
目录“列出用户和群组,然后显示 AliasID 4 的信息”

安全与隐私

默认使用公开的 演示账号。
不要将生产密码放入 MCP 配置或 git 中。 使用环境变量,并采用遵循最小权限原则的控制台操作员账号。
不执行写入操作,也不下载截图 / 视频二进制文件。

Monitoring 响应可能包含敏感的员工数据(活动、按键记录片段、邮件元数据)。请将工具输出视为机密。完整政策:SECURITY.md。

限制

  • 只读 — 不能完全替代控制台(Web Console)
  • 不下载截图 / 视频二进制文件(仅传输元数据)
  • 不是产品文档或 REST 目录的镜像 — 它们仍位于 docs 和 /api/
  • Alpha 版 — 在 1.0 之前,次要版本之间可能会有破坏性变更

快速开始(PyPI)

使用本 README 顶部的安装徽章(Cursor / VS Code;演示凭据)。首先确认 CLI 可用:

pip install octowatch-mcp

或者手动配置 — 以下是 Cursor / Claude 风格的 mcpServers 示例(演示凭据):

{
  "mcpServers": {
    "octowatch": {
      "command": "octowatch-mcp",
      "env": {
        "OCTOWATCH_API_BASE": "https://cloud.octowatchdlp.com",
        "OCTOWATCH_EMAIL": "[email protected]",
        "OCTOWATCH_PASSWORD": "demo"
      }
    }
  }
}

现成文件:examples/cursor-mcp-pypi.json、examples/claude-desktop-pypi.json。各宿主的操作步骤:docs/hosts.md。

重启宿主,然后试试:“使用 OctoWatch,告诉我当前登录的是谁?”或“列出过去一周的风险。”

演示凭据无需 .env 即可使用。请谨慎使用共享演示租户(避免激进的 Agent 循环)。

从源代码安装
git clone https://github.com/extralabs/octowatch-mcp-server.git
cd octowatch-mcp-server
python -m venv .venv
# Windows: .venv\Scripts\activate
# macOS/Linux: source .venv/bin/activate
pip install -e .
cp .env.example .env   # optional
python -m octowatch_mcp

使用 examples/cursor-mcp.json / examples/claude-desktop.json,并将 cwd 设为你的克隆目录(Windows:D:\\path\\to\\octowatch-mcp-server)。

ChatGPT 和其他宿主

我们尚未提供单一的公开 ChatGPT JSON 配置——ChatGPT / 类似产品通常使用远程 MCP 连接器,而不是本地 command stdio 进程。

  • 对于本地桌面 Agent,优先使用上文示例中的 Cursor、Claude Desktop 或 VS Code。
  • 如果你的宿主支持通过 HTTP 使用自定义 MCP,可以运行 octowatch-mcp --transport streamable-http(默认仅限 localhost),并根据宿主的文档注册该端点——参见 docs/hosts.md。

你的账户(邮箱 / 密码)

OctoWatch Cloud 仍需要登录控制台。MCP 不会为你存储密码——宿主会将其作为进程环境变量传入。

模式设置内容
演示(试用)默认值 / 安装徽章:[email protected] / demo
你的租户在 MCP env 中填写权限最小化的操作员邮箱 + 密码(或在 Cursor 插件中选择 Configure)
变量含义
OCTOWATCH_EMAIL控制台操作员邮箱
OCTOWATCH_PASSWORD控制台密码(在 Registry 元数据中标记为 isSecret)
OCTOWATCH_API_BASE非默认公有云环境下的云 API 主机

**建议:**将这些变量放入 MCP 宿主 JSON 的 env 块中——examples/cursor-mcp-pypi-with-env.json / examples/claude-desktop-pypi-with-env.json。Cursor 插件变量: .cursor-plugin/plugin.json。

或者,对于源码安装,将 .env.example 复制为 .env,并放在进程工作目录旁。

切勿提交真实密码。请在 Web Console 中核对相同数据。操作指南:docs/hosts.md。

核心工具

工具云端区域备注
octowatch_whoami身份验证会话账户 / 宿主(不含密码)
list_users_groups目录树类型 0 为根节点,1 为组,2 为用户
list_risks风险 + 分析默认 mode=summary
list_anomalies警报正式偏差(非空闲)
get_idle_summary效率按 InactiveTime 排名
get_activity_summary活动热门应用 / 网站
get_timesheet工时表已工作时长与预期时长
get_productivity_summary效率 + 分析按用户汇总
list_reports报告已计划 + 处理中任务

控制台覆盖范围工具

工具云端区域备注
get_analytics分析view=overall|disciplina|activity|productivity
get_dashboard仪表板小组件;已剥离二进制数据
get_chronoChrono时间线
get_day_structure日结构list 或 detail
list_monitoring监控一种类型;默认精简
search_monitoring工具 → 搜索使用 filter_key 跨类型搜索
get_activity_detail活动窗口深入查看
list_online实时仅在线状态
list_stream_metaStream仅元数据
list_directoryEdit Get*用户 / 组 / 计算机 / …
get_user_info用户卡片AliasID / 计算机
get_account_readonlyAccount Get*不包含 Set* / PIN
list_api_coverage(静态)差距摘要

完整参数、路由和场景:docs/TOOLS.md。
MCP 提示词 / 资源:docs/MCP.md。

配置

环境变量默认值含义
OCTOWATCH_API_BASEhttps://cloud.octowatchdlp.comAPI 主机(serverBase)
OCTOWATCH_EMAIL[email protected]控制台操作员
OCTOWATCH_PASSWORDdemo默认仅用于演示
OCTOWATCH_DEFAULT_DAYS1工具未指定日期 / 时段时的回溯天数
OCTOWATCH_TOOLSETSallall | core | console(console 包含 core)
octowatch-mcp                                      # stdio (default)
octowatch-mcp --transport streamable-http          # http://127.0.0.1:8000/mcp
周期与筛选条件

优先使用 period=today|yesterday|last_7_days|last_30_days,或 date_from / date_to。

  • 仅日期值覆盖完整日历日(date_to → 23:59:59)。
  • 大多数读取工具都支持可选的 user_id(AliasID)和 group_id。
  • POST 请求体 TreeviewUsers:全部 → NodeType=-666666;群组 → NodeType=14;用户 → NodeType=1。

文档

文档内容
docs/README.md文档索引
docs/hosts.md按主机和登录方式安装
docs/TOOLS.md工具参考及适用场景
docs/MCP.md协议、资源、提示词
docs/API.mdMCP 覆盖范围审查(并非完整的 REST 镜像)
docs/troubleshooting.md常见故障
docs/registry.md官方 MCP Registry(server.json)
docs/distribution.md目录、Marketplace、延期托管渠道
产品与控制台

路线图

计划中(尚未排期):更严格的负载预算、客户端速率限制、参数补全、服务图标、可选的 MCP Apps UI、工具路由评估。Registry 元数据:docs/registry.md。协议接口:docs/MCP.md。

参与贡献

请参阅 CONTRIBUTING.md。更新日志:CHANGELOG.md。问题反馈:GitHub Issues。

许可证

MIT — 请参阅 LICENSE。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。