金融交易风控智能运维助手

面向交易运营、风控分析、报告审批、审计与平台值班场景的机构级可运行参考基线。项目将确定性金融计算、只读 MCP 工具、证据链、权限边界和可观测性整合在同一套 monorepo 中，便于演示、验证和二次开发。

核心原则：AI 负责归纳与解释，金融数值、权限判断和工作流状态由确定性代码控制。

快速开始 · 系统架构 · MCP-接入 · 验证状态 · 文档导航

项目亮点

Related MCP server: EODHD MCP Server

系统架构

flowchart LR
    Operator[交易运营 / 风控 / 审计] --> Console[Vue 3 Ops Console]
    Console <-->|OIDC Authorization Code + PKCE| Keycloak[Keycloak]
    Console -->|REST + Bearer Token| Core[Java Risk Core]

    Client[MCP Client / Agent] -->|Streamable HTTP 或 stdio| Gateway[AI / MCP Gateway]
    Gateway <-->|鉴权与 Token Exchange| Keycloak
    Gateway -->|Down-scoped Token| Core

    Core --> Postgres[(PostgreSQL + RLS)]
    Core --> MinIO[(MinIO Evidence)]
    Core -.-> Redpanda[(Redpanda 部署基线)]

    Console -.-> Telemetry[OpenTelemetry / Prometheus / Grafana]
    Gateway -.-> Telemetry
    Core -.-> Telemetry

关键边界：

• AI Gateway 是 MCP 鉴权、工具发现和 Agent 编排边界，校验 Origin、Host、issuer、audience、expiry 与 scope。

• Risk Core 是授权、金融计算、报告治理和审计的最终执行点；即使 Gateway 已鉴权，Core 仍会执行 RBAC、账户级 ABAC 和 RLS。

• 金额、价格、数量、敞口与比率在 JSON 中统一使用十进制字符串，TypeScript 层不执行金融数值计算。

• reference profile 使用固定仿真数据与 deterministic fake model，可离线复现；生产 profile 禁止开发身份头、内存持久化和用户 token 透传。

• stdio 模式默认连接内置仿真数据源；HTTP 模式由 Gateway 调用 Risk Core。

• Redpanda 已提供 Compose/Helm 与事件契约基线；端到端事件链路仍属于待验证范围，不将部署模板视为实测完成。

更完整的设计说明见架构与关键边界和架构决策记录。

服务与技术栈

.
├─ apps/                 # Console、Gateway、Risk Core、Market Adapter
├─ contracts/            # OpenAPI、AsyncAPI、JSON Schema
├─ docs/                 # 架构、安全、模型、运维与验证证据
├─ evals/                # 越权与提示注入评测集
├─ infra/                # Compose、Helm、Keycloak、OTel、Grafana
├─ load-tests/           # k6 场景
├─ prompts/              # 版本化提示词
└─ scripts/              # 契约、供应链与构建校验脚本

快速开始

方式一：Docker Compose 体验完整平台

前置条件：Git、Docker Engine 与 Docker Compose v2。

git clone https://github.com/jadenmong/financial-trading-risk-aiops-assistant.git
cd financial-trading-risk-aiops-assistant
docker compose up --build -d
docker compose ps

首次构建和启动需要等待镜像下载、数据库就绪与 Keycloak realm 导入。可通过以下地址访问：

参考环境内置账号仅用于本机演示：

停止服务：

docker compose down

方式二：运行本地检查与 MCP smoke

前置条件：Node.js 22、Java 21、Python 3.12。Java 构建使用仓库内 Maven Wrapper，不要求全局安装 Maven。

npm ci
python -m pip install -e "apps/market-adapter[test]"
npm run check
npm run smoke

npm run check 会依次执行 Node/Java/Python 测试、类型检查、契约校验、供应链锁校验、安全评测和应用构建。只想快速验证 MCP 仿真数据时，执行 npm ci && npm run smoke 即可。

MCP 接入

四个工具均为业务只读、幂等且默认不访问开放世界：

所有工具返回统一 envelope：

{ schemaVersion: "1.0", ok, data/error, meta }

meta.evidenceRefs 保存内容寻址的 SHA-256、数据版本与观测时间，便于复核和追踪。

本地 MCP 客户端可直接通过 stdio 使用确定性仿真数据，无需模型密钥或 Docker：

{
  "mcpServers": {
    "risk-aiops": {
      "command": "npm",
      "args": ["run", "start:stdio", "-w", "@risk-aiops/ai-gateway"],
      "cwd": "/absolute/path/to/financial-trading-risk-aiops-assistant"
    }
  }
}

Windows 可将 cwd 写成正斜杠路径，例如 D:/projects/financial-trading-risk-aiops-assistant。Compose 的参考 HTTP 模式使用 Bearer reference-token；非参考环境必须使用 OIDC access token、正确 audience 与所需 scope。

配置与模型

仓库默认使用 MODEL_PROVIDER=fake，因此 CI、smoke 和 Compose 不需要外部模型密钥。真实模型仅用于受控的手工环境；配置字段见 .env.example 和 Gateway 配置示例。

模型调用受以下硬边界约束：

• 单次调用预算 8 秒；单次运行最多 12 个 step、6 次模型调用、30 秒和估算 0.25 美元。

• 仅 timeout、429、5xx 或熔断可触发模型降级；鉴权失败、安全拒绝和 Schema 错误不降级。

• 模型输出始终视为不可信输入，不能修改授权、预算、金融计算结果或交易状态。

• OpenAI/Anthropic 的真实密钥不得写入仓库，应由外部 secret store 注入。

完整限制、已知风险与评测范围见模型卡。

验证状态

截至 2026-08-10：

证据与边界以验证状态总表和本地验证记录为准。项目明确区分“设计目标”“测试脚本存在”和“实测通过”。

安全与生产边界

• 业务交易面只读；报告草稿、审批和诊断状态属于受控运维工作流，不会产生交易指令。

• 非本地环境必须配置真实 issuer、audience、Gateway 客户端密钥引用、TLS 和严格的 Host/Origin allowlist。

• 生产环境必须启用 PostgreSQL、Keycloak、MinIO、Redpanda、外部 secrets 与网络策略，不得使用 reference profile 的共享身份和固定数据。

• 发现安全问题时请遵循 SECURITY.md，不要通过公开 Issue 披露敏感漏洞。

文档导航

贡献与许可证

提交前请阅读 CONTRIBUTING.md，并至少运行 npm run check。本项目采用 MIT License。