AI导哈

供应商风险评估工具

一个基于AWS Titan和MCP的供应商风险评估工具，提供单供应商评估、多供应商比较和行业风险基准分析功能。

  • by amarshikhar
  • Jupyter Notebook
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 amarshikhar/mcp-demo

使用说明

简单的供应商风险评估MCP服务器

🎯 使用AWS Titan和MCP进行最简单的供应商风险评估

遵循krishnaik06 MCP CRASH课程模式，仅实现功能。

🚀 快速开始

谷歌Colab（最简单）

  1. 打开 Vendor_Risk_Assessment_MCP.ipynb 在谷歌Colab
  2. 添加您的AWS凭据
  3. 运行所有单元格

本地设置

# Extract and setup
unzip simple_vendor_risk_mcp.zip
cd vendor-risk-mcp
python setup.py

# Configure AWS
cp .env.example .env
# Edit .env with your AWS credentials

# Test
python test_client.py

# Run MCP server
python main.py

🔧 MCP工具

工具 说明
assess_vendor_risk(vendor_name) 单一供应商风险评估
compare_vendors(vendor_list) 比较多个供应商
get_industry_risk_benchmark(industry) 行业风险洞察
health_check() 系统状态检查

⚙️ Claude桌面配置

添加到 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "vendor-risk": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/main.py"],
      "env": {
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your_key",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your_secret"
      }
    }
  }
}

💡 示例用法

单项评估：

"Assess the risk of using Salesforce"
→ assess_vendor_risk("Salesforce")

比较：

"Compare Microsoft vs Google vs Amazon"
→ compare_vendors("Microsoft, Google, Amazon")

行业基准：

"What are typical risks in Healthcare?"
→ get_industry_risk_benchmark("Healthcare")

📊 运作原理

  1. 模拟数据生成：创建真实的供应商档案
  2. AWS Titan分析：人工智能驱动的风险洞察
  3. 风险评分：1-10分（低=好）
  4. 综合报告：附有建议的执行摘要

🛠️ 建筑

  • 仅功能实现 （无课程）
  • FastMCP服务器 用于MCP协议
  • AWS基岩泰坦 用于AI分析
  • 真实模拟数据 用于示威
  • 谷歌Colab兼容

🔒 需求

  • Python 3.9+
  • 具有Bedrock访问权限的AWS帐户
  • 已配置AWS凭据

📱 包含的文件

  • main.py -主MCP服务器
  • test_client.py -简单测试
  • setup.py -易于安装
  • Vendor_Risk_Assessment_MCP.ipynb -谷歌Colab笔记本电脑
  • 配置和文档文件

构建如下 krishnaik06 MCP碰撞课程 模式！ 🚀

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