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帮助你按欧盟AI法案评估AI系统的合规等级与义务
该 MCP 工具从材料看不需要密钥，也未声明任何远程端点，整体未见明确高风险红旗。主要关注点在于其作为可执行的本地 MCP 服务运行，以及项目社区采用度很低、维护情况不明，建议在受限环境中审查后使用。
材料明确注明无需密钥或环境变量，未见 API token、账号凭证或其他敏感认证信息要求，因此凭证泄露与滥用面较低。
声明中未提供任何远程 host/端点，材料也未描述需要将用户数据发送到外部服务；基于现有信息，未见明确的数据外发路径。
系统客观检查项标明其会执行代码，说明该工具作为 MCP 服务需在本机运行进程；这属于此类工具的常规能力，应关注其实际运行权限与隔离边界，但仅凭此不足以上升为高风险。
现有材料仅表述其用于 EU AI Act 合规分析，未声明需要读写本地文件、数据库、浏览器内容或其他系统资源；未见过度授权迹象，但实际可访问范围仍应以源码和运行配置复核。
该项目为开源且采用 MIT 许可证，这是降低风险的正面因素；但来源为第三方注册表、社区采用度为 0 star、维护状态未知，且提供材料极少（README 缺失），可审计性与持续维护信号偏弱，建议审源码与依赖后再接入。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"AI Act Sentinel" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请根据 Regulation (EU) 2024/1689 及 AI Omnibus 2026，评估一个用于筛选求职者简历并给出面试排序建议的 AI 系统。请判断其风险等级、适用条款、提供方与部署方义务，并列出需要准备的合规材料清单。
输出该招聘 AI 的风险分类、适用法规依据、关键合规义务与文档准备建议。
分析一个面向欧盟消费者的客服聊天机器人：它会回答售后问题、推荐退款流程，并在复杂场景转人工。请判断它是否属于 AI Act 管辖范围，是否涉及透明度义务，并给出部署时的合规注意事项。
输出是否受法案约束、透明度要求判断，以及部署中的主要合规风险点。
请评估一个银行内部风控工作流：大模型先总结客户材料，再结合规则引擎生成贷款风险提示，最终由人工审批。请按欧盟 AI 法案分析各组件角色、整体风险级别、是否存在高风险使用场景，以及应采取的治理措施。
输出对工作流与组件的合规拆解、高风险判断和治理建议清单。
帮助团队在本地评估欧盟AI法案合规性，识别义务、期限并检查文档缺口