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Ai Incident Db

Ai Incident Db

远程服务
pipeworx.io安全06 天前更新

关于 Ai Incident Db

Ai Incident Db 是供研究人员和从业者调查 AI 引发或相关现实伤害的 MCP 服务。它基于 AI Incident Database 提供事件搜索、含关联报告的完整记录、最新事件和分类体系。

主要功能

  1. 01按查询或日期搜索 AI 事件
  2. 02获取完整事件记录及报告
  3. 03列出最新事件
  4. 04查看事件分类体系

适用场景

  1. 01研究已报告的 AI 相关伤害
  2. 02查看事件关联报告
  3. 03分析事件的分类方式

MCP 相关

向 MCP 客户端提供事件搜索、详情获取、最新事件列表和分类体系工具。可通过本地 stdio 或 Pipeworx 网关端点运行。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://gateway.pipeworx.io/ai-incident-db/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

45
参数类型必填说明
qstring否question 的别名。
askstring否question 的别名。
textstring否question 的别名。
inputstring否question 的别名。
packsarray否可选。将路由限制为这些包的 slug(例如 ["sec-form-d","sec-13f"]),路由器随后只会从这些包中的工具进行选择。省略则使用默认的完整目录路由。Slug 可从 list_packs / search_packs / https://pipeworx.io/directory 获取;未列出或未知的 slug 会被忽略,并在 _meta.pack_scope.ignored 中列出。如果没有任何 slug 能匹配问题,则会在整个目录中路由,并设置 _meta.pack_scope.full_catalog:true(绝不会返回空答案)。
querystring否question 的别名。
promptstring否question 的别名。
messagestring否question 的别名。
questionstring是用自然语言表达的问题或请求。支持 query、q、prompt、text、input、ask、message 作为别名。

详细介绍

@pipeworx/ai-incident-db

AI 事件数据库(AIID)MCP——收录由 AI 引发或与 AI 相关的现实世界伤害事件。由 Responsible AI Collaborative 维护。无需身份验证。

这是 Pipeworx 的一部分——一个将 AI Agent 连接到 1872+ 个实时数据源的 MCP 网关。这是一个独立的非官方集成,与上游提供方无关联,未获其认可,也非由其发布。

工具

  • search_incidents(query?, start_date?, end_date?, limit?, offset?) — 搜索事件
  • get_incident(incident_id) — 获取包含关联报告的完整事件
  • list_recent(limit?) — 获取最新事件
  • list_taxonomies() — 获取用于事件分类的分类体系(CSET-AIID、GMF 等)

数据源

https://incidentdatabase.ai/api/ — 公共 REST API。底层数据也可通过 https://incidentdatabase.ai/ 浏览。

快速开始

添加到你的 MCP 客户端(Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等):

{
  "mcpServers": {
    "ai-incident-db": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/ai-incident-db/mcp"
    }
  }
}
此端点实际提供的内容

https://gateway.pipeworx.io/ai-incident-db/mcp 上的 tools/list 会返回上表中的工具,以及 Pipeworx 共享元工具——ask_pipeworx、 discover_tools、search_within、remember/recall 和网关范围内的其他工具。因此,你看到的工具数量会多于此表:目前,单个工具包端点除了列出该工具包自身的工具外,还会列出约 30 个共享工具。连接的 initialize 响应会说明其确切范围,是当天情况的权威说明。

这是有意为之,并非意外的多路复用。借助 ask_pipeworx,元工具可以通过在整个目录中路由来回答此工具包未涵盖的问题,无需你再添加第二个 MCP 服务。目前无法挂载不含这些元工具的工具包端点;如果额外的架构定义消耗的上下文超过路由带来的价值,请连接一次完整网关,而不是连接多个工具包端点。

或者连接完整的 Pipeworx 网关,直接获取所有工具包列出的工具,而不只是此工具包的工具:

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

两个 URL 都连接到同一个网关和相同的 1872+ 个数据源。唯一的区别在于直接列出哪个工具包的工具;从任一端点都可以通过 ask_pipeworx 访问所有工具包。

没有 MCP 客户端?通过 HTTP 调用

curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_incidents \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"query":"facial recognition bias"}'

首次调用无需账户。检查任意工具:GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_incidents。查找工具:使用 {"query":"..."} 向 https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs 发送 POST 请求。

独立运行(无需网关账户)

此软件包也可作为本地 stdio MCP 服务运行——无需 Pipeworx 账户,也无需通过网关往返:

{
  "mcpServers": {
    "ai-incident-db": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-ai-incident-db"]
    }
  }
}

或者直接运行它,确认服务可以启动:

npx -y @pipeworx/mcp-ai-incident-db

它通过 stdin/stdout 使用 MCP 协议,并针对仅此工具包的工具响应 initialize/tools/list/tools/call——不含上述网关连接所添加的共享元工具。数据源相同、工具相同,但不提供 ask_pipeworx 路由。

使用 ask_pipeworx

你可以用通俗英语提问,而不是直接调用工具——无论使用上述工具包端点还是完整网关,都可以这样做:

ask_pipeworx({ question: "your question about Ai Incident Db data" })

网关会自动选择合适的工具并填入参数。

更多信息

许可证

MIT

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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。