关于 Unofficial Financial Conduct Authority (fca) Mcp Server
Unofficial Financial Conduct Authority (fca) Mcp Server 为金融服务合规、法律和风险团队提供 FCA 监管信息检索。它连接 FCA 数据,支持自然语言查询法规、授权机构及执法记录,并返回来源信息。
主要功能
- 01搜索 FCA Handbook 规则与指引
- 02查询授权机构及其详情
- 03检索政策文件与咨询文件
- 04搜索执法通知和监管更新
适用场景
- 01核查地区内具备特定权限的机构
- 02查找影响业务的 FCA 规则
- 03追踪执法行动及监管政策变化
MCP 相关
该 MCP 服务将 FCA 监管数据和查询工具开放给 AI 客户端,包括手册、机构、政策、执法及更新检索。查询结果带有来源引用和上下文。
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。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
FCA MCP Server
面向金融服务的开源 AI 驱动监管情报
🎯 解决的问题
金融服务公司每天都要花费数小时,在零散的 FCA 数据库中手动搜索监管信息。我们的开源 FCA MCP Server 通过 AI 界面提供对实时 FCA Register 数据的实时对话式访问,彻底改变这一体验。
原本需要: 在多个 FCA 门户中手动搜索、复制公司参考编号、交叉查阅数据库
现在只需: “哪些公司可以在苏格兰提供抵押贷款建议?” → 即时获取准确答案和来源引用
🚀 主要优势
- 减少 70% 的监管研究时间
- 来自实时 FCA API 的实时数据(而非静态数据库)
- 开源——可自由检查、修改和扩展
- 对话式界面——使用日常英语提问
- 零许可费用——所有金融服务公司均可使用
🎬 演示
了解 FCA MCP Server 的实际运行效果:
观看 2 分钟演示,了解通常需要数小时才能回答的监管问题如何在几秒内得到解答
https://github.com/user-attachments/assets/54d5e08c-ca84-4e9a-95c4-4251ca5af51e
演示场景:
- 🏛️ 数字资产初创公司:“我的托管解决方案需要获得 FCA 授权吗?”
- 💼 投资咨询:“针对高净值客户的现行适当性规则是什么?”
- 📊 市场情报:“查找伦敦所有获授权的财富管理公司”
工作原理
我们的 MCP(Model Context Protocol)服务充当 Claude Desktop 等 AI 助手与 FCA 监管数据之间的桥梁。它会:
- 持续摄取所有 FCA Register 端点的数据
- 处理并规范化信息,以供 AI 使用
- 提供对话式工具,支持自然语言查询
- 返回实时结果,并附上适当的引用和上下文
架构:FastMCP 服务 → 支持语义搜索的 Elasticsearch → Azure OpenAI 嵌入 → 实时 FCA API
🛠️ 可用工具
MCP 服务提供以下可供 AI 使用的工具:
search_fca_handbook- 搜索 FCA Handbook 规则和指南search_policy_statements- 按内容查找 FCA Policy Statementssearch_consultation_papers- 搜索监管提案和咨询文件search_authorised_firms- 查询 FCA 授权公司名录search_enforcement_notices- 搜索执法行动和罚款get_firm_details- 获取公司的完整信息search_guidance_documents- 查找 FCA 指南和技术标准get_regulatory_updates- 获取最新监管公告
🎯 使用场景
面向合规团队:
- “查找我所在地区所有拥有抵押贷款建议权限的公司”
- “今年针对违规行为采取了哪些执法行动?”
- “向我展示近期影响投资公司的政策变化”
面向法律与风险团队:
- “在 FCA Handbook 中搜索有关运营韧性的规则”
- “查找有关加密资产监管的咨询文件”
- “ESG 报告有哪些现行要求?”
面向业务拓展团队:
- “哪些竞争对手拥有与我们类似的 FCA 权限?”
- “查找近期获授权的金融科技公司”
- “向我展示新产品发布面临的监管障碍”
🚀 快速开始(5 分钟)
前提条件: Docker、Node.js、Claude Desktop、Azure OpenAI API 密钥
-
克隆并配置:
git clone https://github.com/trailblazelabs/fca-mcp.git cd fca-mcp cp .env.example .env # Edit .env with your Azure OpenAI credentials -
一条命令完成设置:
make dev_setup_from_scratch -
连接到 Claude Desktop:
{ "mcpServers": { "fca-mcp": { "command": "npx", "args": ["mcp-remote", "http://localhost:8080/mcp/", "--allow-http"] } } } -
开始提问!
- “搜索伦敦的财富管理公司”
- “查找近期关于市场操纵的执法通知”
- “向我展示影响加密公司的政策变化”
🔧 技术深入介绍
本地开发的先决条件
- Python >= 3.12
- uv(Python 包管理器)
- Docker 和 Docker Compose
- Node.js(用于 mcp-remote)
本地开发环境设置
-
安装 uv(如果尚未安装):
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh -
克隆并设置项目:
git clone <repository> cd fca-mcp # Install dependencies with uv uv sync --extra dev -
可用的 Make 命令:
make install # Install all dependencies make test # Run tests make test_integration # Run integration tests (slow on first run) make lint # Check code formatting make format # Format and fix code make safe # Run security checks # Pre-commit hooks make pre-commit-install # Install pre-commit hooks make pre-commit # Run pre-commit on all files # Docker operations make run # Start services with Docker Compose make stop # Stop Docker services make logs # View MCP server logs # Development helpers make mcp_test # Test MCP server connection make es_health # Check Elasticsearch health -
在本地运行 MCP 服务:
make run_mcp_server # Or directly with uv: uv run fca-mcp serve
项目结构
fca-mcp/
├── fca_mcp/ # Main Python package
│ ├── cli.py # CLI interface
│ ├── models.py # Data models
│ ├── mcp_server/ # MCP server implementation
│ │ ├── api.py # API endpoints and tool definitions
│ │ ├── handlers.py # Elasticsearch query handlers
│ │ ├── main.py # FastAPI application setup
│ │ └── utils.py # Utility functions
│ └── ... # Other modules
├── tests/ # Test suite
│ ├── mcp_server/ # MCP server tests
│ └── ... # Other tests
├── Dockerfile.mcp-server # MCP server container configuration
├── docker-compose.yaml # Service orchestration
└── README.md # This file
CLI 命令
该项目提供统一的 CLI,用于数据管理和服务操作:
# Initialize Elasticsearch indices and inference endpoints
fca-mcp init-elasticsearch
# Run the MCP server
fca-mcp serve
# Load different types of FCA data
fca-mcp load-data handbook
fca-mcp load-data policy-documents
fca-mcp load-data consultation-papers
fca-mcp load-data firms-register
fca-mcp load-data enforcement-notices
# Delete all data
fca-mcp delete-elasticsearch
数据结构
系统处理多种 FCA 监管文档:
FCA Handbook(索引:fca_mcp_handbook):
- 规则和指南章节,支持语义搜索
- 章节之间的交叉引用
- 章节层级和编号
政策声明(索引:fca_mcp_policy_statements):
- 最终政策决定和声明
- 对政策内容进行语义搜索
- PS 编号引用和日期
咨询文件(索引:fca_mcp_consultation_papers):
- 监管提案和咨询
- 评论期和回复
- CP 编号引用
获授权机构(索引:fca_mcp_authorised_firms):
- 机构和个人注册信息
- 权限和限制
- 联系方式和状态信息
执法通知(索引:fca_mcp_enforcement_notices):
- 纪律处分和罚款
- 决定通知和最终通知
- 对机构和个人的制裁
数据加载流程:
- 从 FCA API 和网络来源获取数据
- 将数据转换为包含计算字段的结构化模型
- 使用 Azure OpenAI 创建嵌入,以支持语义搜索
- 使用适当的映射将数据编入 Elasticsearch 索引
每日数据摄取
为保持 FCA 数据最新,项目提供了每日数据摄取机制:
make ingest_daily
此操作相当于运行:
fca-mcp load-data handbook --incremental
fca-mcp load-data policy-documents --recent
fca-mcp load-data enforcement-notices --recent
使用示例
连接到 Claude 后,你可以使用自然语言进行查询,例如:
FCA Handbook:
- “搜索 FCA Handbook 中有关抵押贷款的规则”
- “查找消费者信贷法规相关指南”
- “显示最新的业务行为规则更新”
政策与咨询:
- “查找有关 ESG 和可持续性的政策声明”
- “搜索加密资产监管相关咨询文件”
- “显示近期影响投资机构的政策变更”
机构信息:
- “搜索伦敦获授权的财富管理机构”
- “查找某家特定机构的权限详情”
- “显示近期授权决定”
执法:
- “搜索有关市场操纵的执法通知”
- “查找近期违反行为规范的罚款”
- “显示对个人采取的纪律处分”
监管研究:
- “查找 FCA 关于运营韧性的所有指南”
- “搜索影响金融科技公司的规则”
- “显示投资方面的消费者保护要求”
日志和调试
查看服务日志:
docker-compose logs mcp-server
在 Claude 配置中添加 --debug 标志以启用调试模式。
检查 Elasticsearch 状态:
curl http://localhost:9200/_cat/health?v
# Or use the make command:
make es_health
故障排除
常见问题
MCP 连接问题
- 确保 MCP 服务正在端口 8080 上运行
- MCP 服务运行在
/{MCP_ROOT_PATH}/mcp,而不是/MCP_ROOT_PATH - 确认 Claude Desktop 配置正确
数据加载失败
- 检查
.env文件中的 Azure OpenAI 凭据 - 确保 Elasticsearch 正在运行且可访问
- 检查与 FCA API 和网站的网络连接
- 使用
--ll DEBUG标志获取详细日志
Elasticsearch 问题
- 确认已创建推理端点:
fca-mcp init-elasticsearch - 使用 https://elasticvue.com/ 检查 Elasticsearch 实例
可选:议会前瞻扫描(企业版)
前瞻性风险监测,助力预判监管变化:
- 英国财政部和特别委员会听证会(Hansard)
- 影响 FCA 监管范围的《金融服务法》和法定文书
- 财政部咨询和政策声明
此模块适用于企业版,并集成了相同的 MCP 接口,可用于主动预警和研究。
联系方式
有兴趣获取企业版访问权限或开展合作?
📅 预约通话:https://cal.com/trailblazelabs
许可证
MIT 许可证——详情请参见 LICENSE 文件
评论
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。