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Aegis MCP Server

Name: Aegis MCP Server
Author: CJH91577

by CJH91577

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Python

Hybrid

🛡️ Aegis —— エンタープライズ向け AI エージェントプラットフォーム

マルチフォーマット文書 RAG · マルチエージェント協調 · MCP ツール呼び出し · 事実検証による自己修正 · HITL 人間承認

Aegis（/ˈiːdʒɪs/、神の盾）は、すぐに使えるエンタープライズ向け AI エージェントアプリケーションであり、「信頼できる回答」と「安全な実行」という2つの主軸で設計されています：

回答側：マルチエージェント（Planner → Retriever → Auditor → Answerer）が協調して作業し、すべての回答は Auditor による事実検証を通過し、証拠が不十分な場合は正直にその旨を伝え、決して捏造しません；
実行側：ツール呼び出しは MCP（Model Context Protocol） 標準プロトコルに基づき、さらに**最小権限ホワイトリスト + 機密操作の人間承認（HITL）**により安全な分離を実現します。

                    ┌──────────────────────────────────────────────┐
                    │                用户 / FastAPI / CLI            │
                    └──────────────────────┬───────────────────────┘
                                           │ 提问
                    ┌──────────────────────▼───────────────────────┐
                    │           Orchestrator（多智能体编排器）        │
                    │                                              │
                    │  ① Planner    规划：拆解子问题 + 工具计划        │
                    │  ② Retriever  检索：混合检索 + MCP 工具执行      │
                    │  ③ Answerer   起草：基于证据、带引用 [C1][C2]   │
                    │  ④ Auditor    核查：逐条声明 vs 证据            │
                    │       └─ revise ─► 带反馈重检/重答（≤3 轮）     │
                    └──────┬──────────────────────────────┬────────┘
                           │ 语义检索                       │ MCP 协议
              ┌────────────▼───────────┐       ┌───────────▼────────────┐
              │  知识库（RAG）           │       │   MCP 工具服务器        │
              │  PDF/DOCX/XLSX/PPTX/TXT│       │  calculator / kb_search │
              │  → 解析 → 切块 → 向量化  │       │  doc_stats / …          │
              │  → Chroma + BM25 混合   │       │  🔒 敏感工具 → HITL 审批 │
              └────────────────────────┘       └────────────────────────┘

✨ 中核機能

要件	実装
マルチフォーマット文書の知識取込と意味検索	PDF / Word / Excel / PPT / TXT 解析（表・スライド・ページ位置情報を含む）；再帰的チャンク分割；ベクトル + BM25 ハイブリッド検索（RRF 融合）；ローカル埋め込みで API Key 不要
マルチエージェントの分業協調	Planner（計画）→ Retriever（検索+ツール）→ Answerer（引用付きで回答）→ Auditor（検証）、検証不合格時は自動的にフィードバック付きで再検索・再回答、最大 N ラウンド
MCP ベースのツール呼び出し標準化と安全分離	公式 `mcp` SDK による MCP サーバー実装（in-process と標準 stdio の2種類の接続方式をサポート）；JSON Schema によるパラメータ検証；エージェントごとの最小権限ホワイトリスト；AST ホワイトリスト計算機でインジェクションを根本的に排除
Auditor による事実検証と自己修正	主張と証拠を1件ずつ照合（supported/unsupported/contradicted）、信頼度スコアと修正案を出力；証拠が不十分な場合は明確に伝え、捏造を拒否、自主的に追加検索が可能
HITL 人間介入	機密ツール（メール送信/エクスポート/削除）は承認待ち状態になり、approve/reject 後に実行を再開；3つのモード：`interactive` / `auto_approve` / `auto_deny`（デフォルトは拒否、fail-safe）

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🚀 クイックスタート

# 1. 安装（Python 3.10+）
cd enterprise-rag-agent
pip install -e .

# 2.（可选）配置 LLM —— 默认离线模式无需配置；接入真实模型见下文
cp .env.example .env   # 填入 OPENAI 兼容的 API Key（OpenAI/DeepSeek/Ollama 等）

# 3. 一键端到端演示（自动生成 5 种格式样例文档 → 入库 → 问答 → 审批，全部自校验）
aegis demo

# 4. 导入你自己的文档
aegis ingest ./your_docs

# 5. 提问（多智能体流水线）
aegis ask "一线城市出差住宿报销上限是多少？"

# 6. 启动 HTTP 服务（Swagger: http://127.0.0.1:8000/docs）
aegis serve

API Key なしで全フローを実行可能：デフォルトの埋め込みモデルはローカル ONNX （BAAI/bge-small-zh-v1.5、初回自動ダウンロード約 95MB）、LLM は内蔵の決定論的バックエンドでエンドツーエンド検証を完了；実際のモデルに接続するには .env で設定するだけです。

実際の LLM への接続

任意の OpenAI 互換プロトコル エンドポイントをサポート：

# OpenAI / DeepSeek / 通义 / 本地 vLLM
AEGIS_LLM_PROVIDER=openai
AEGIS_LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
AEGIS_LLM_API_KEY=sk-xxxx
AEGIS_LLM_MODEL=deepseek-chat

# 或本地 Ollama（含嵌入，完全离线）
AEGIS_LLM_PROVIDER=ollama
AEGIS_LLM_MODEL=qwen2.5:3b
AEGIS_EMBED_PROVIDER=ollama
AEGIS_EMBED_MODEL=nomic-embed-text

📖 使用ドキュメント

ドキュメント	内容
docs/architecture.md	アーキテクチャ設計、マルチエージェント協調プロトコル、セキュリティモデル
docs/deploy.md	デプロイ、設定、LLM 接続、MCP stdio モード
docs/verification.md	エンドツーエンド自己検証レポートと検証方法

🔌 HTTP API

メソッド	パス	説明
POST	`/api/documents/ingest`	文書をアップロードして取込（multipart）
POST	`/api/documents/ingest-path`	パスを指定して一括取込
GET	`/api/documents`	文書一覧
DELETE	`/api/documents/{id}`	文書削除（機密 → HITL）
POST	`/api/chat`	質問（マルチエージェントパイプライン）
GET	`/api/sessions/{id}`	セッション状態
POST	`/api/sessions/{id}/resume`	承認後に実行を再開
GET	`/api/approvals`	承認待ち一覧
POST	`/api/approvals/{id}/decide`	承認/拒否（`{"approve": true}`）
GET	`/api/tools` · POST `/api/tools/call`	MCP ツール一覧 / 手動呼び出し
GET	`/health`	ヘルスチェック

🧩 MCP ツール

標準 Model Context Protocol で公開され、任意の MCP クライアントから接続可能：

python -m aegis.mcp.server   # 标准 stdio 服务

ツール	説明	セキュリティレベル
`calculator`	AST ホワイトリストによる安全な計算	✅ 通常
`get_current_time`	現在時刻	✅ 通常
`kb_search`	知識ベース意味検索	✅ 通常
`doc_stats`	知識ベース統計	✅ 通常
`send_email`	メール送信（シミュレーション）	🔒 機密 → HITL
`export_file`	ファイルエクスポート（サンドボックスディレクトリ）	🔒 機密 → HITL
`delete_document`	文書削除	🔒 機密 → HITL

🧪 テストと検証

pip install -e ".[dev]"
pytest -q              # 单元 + 集成测试（全部离线可跑）
aegis demo             # 端到端演示（含 20+ 条自校验断言）

📁 ディレクトリ構造

enterprise-rag-agent/
├── aegis/
│   ├── llm/            # LLM 抽象层（OpenAI 兼容 / Ollama / 离线确定性）
│   ├── embeddings/     # 嵌入层（fastembed 本地 / OpenAI / Ollama）
│   ├── ingestion/      # 解析（5 格式）→ 切块 → 入库管道
│   ├── retrieval/      # Chroma 向量库 + BM25 混合检索
│   ├── mcp/            # MCP 服务器 / 客户端 / 安全策略
│   ├── agents/         # Planner / Retriever / Answerer / Auditor
│   ├── hitl/           # 人工审批管理器
│   ├── api/            # FastAPI 服务
│   ├── orchestrator.py # 多智能体编排器（状态机 + 挂起恢复）
│   ├── demo.py         # 端到端演示
│   └── cli.py          # 命令行入口
├── scripts/make_sample_docs.py   # 样例文档生成
├── tests/              # pytest 套件
└── docs/               # 架构 / 部署 / 验证文档

⚠️ セキュリティ注意事項

機密ツールはデフォルトで拒否（auto_deny）、本番環境では interactive の人間承認を維持することを推奨；
export_file はデータディレクトリ配下の exports/ サンドボックスへの書き込みのみ許可；
計算機は AST ホワイトリスト方式で評価を行い、eval によるインジェクション面は存在しない；
このプロジェクトの send_email はシミュレーション実装であり、実際のメールゲートウェイに接続する前に独自実装し、HITL 承認を維持してください。

📄 ライセンス

MIT

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

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