list_topics
列出全部合规条目的标题清单。 Args: cluster: 可选,按集群过滤。可选值 genai-interim(生成式AI暂行办法) / ai-content-label(AI生成合成内容标识) / deep-synthesis(深度合成) / algo-recommendation(算法推荐与备案) / filing-practice(备案实操)
cluster
cn.savantcatPublished by savantcat.cnOfficial publisherv1.1.1Updated Oct 27, 2026
生成式AI备案、AI生成内容标识、深度合成、算法备案:条文级问答 + 按条号取法规原文 + 应办清单(中文)
The publisher's own server: AI 客服国标合规知识库 (GB/T 47746—2026)
Chinese-language MCP server for China AI compliance: search filing and labeling requirements, get verbatim regulation text, and build self-check lists.
Web executable via Streamable HTTP. Remote servers run from the web runtime once configured in a workspace.
Paste this prompt into Claude Code, Codex, Cursor or another agent — or into SourceWeft chat. The agent reads this server's install guide, shows you its publisher, endpoint and sign-in, and adds it to your client once you agree. Keys never go into a command.
Read https://sourceweft.com/mcp/cn.savantcat%2Fai-compliance/install.md and connect the MCP server it describes to my client. Before changing any config, show me its publisher, endpoint and sign-in method and wait for my OK. Never put an API key in a command or in a file I would commit; ask me where it should come from.Add this to your client's mcpServers config.
{
"mcpServers": {
"ai": {
"type": "http",
"url": "https://savantcat.cn/mcp-compliance"
}
}
}合尘猫(savantcat.cn) 是面向中小企业的企业知识库与 AI 客服服务商:把企业内部的知识做成能答准、能过 GB/T 47746—2026 国标自查的 AI 客服。 官网 https://savantcat.cn · 合规问答库 https://savantcat.cn/answers/ · 国标自查 https://savantcat.cn/compliance-check.html
把中国 AI 法规做成 Agent 可直接调用 的 MCP 服务:每条结论都标注法规条文依据。
https://savantcat.cn/mcp-compliancehttps://savantcat.cn/answers/compliance/https://smithery.ai/server/@savant0196/savantcat-ai-compliance覆盖 4 部法规 + 1 个强制性国标,共 42 条条文级原子问答:
法规原文来源:中国政府网、中央网信办(cac.gov.cn)公开发布版本;《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能生成合成内容标识办法》《互联网信息服务深度合成管理规定》《互联网信息服务算法推荐管理规定》,以及强制性国标 GB 45438-2025(标识方法)。
build_data.py 内置逐字接地校验,条号或引文对不上直接构建失败)。Apache-2.0
Source: README.md at commit c06eb98
列出全部合规条目的标题清单。 Args: cluster: 可选,按集群过滤。可选值 genai-interim(生成式AI暂行办法) / ai-content-label(AI生成合成内容标识) / deep-synthesis(深度合成) / algo-recommendation(算法推荐与备案) / filing-practice(备案实操)
cluster按关键词检索中国 AI 合规条目,返回最相关的若干条(含结论与条文依据)。 Args: query: 检索词,如「AI 客服 备案」「AI 生成内容 标注」「训练数据 合法来源」「大数据杀熟」 top_k: 返回条数,默认 5
queryrequiredtop_k按 slug 取一条合规要求的完整内容(正文 + 依据条文 + 落地动作 + 常见追问)。 Args: slug: 条目标识,先用 list_topics 或 search_compliance 取得
slugrequired按场景出合规自查清单:把命中条目的「落地动作」汇总成可勾选待办,并列出条文依据。 Args: scope: 场景或关键词,如「AI 客服」「营销文案 标注」「小程序 上架」「全量」; 留空则返回全量自查清单
scope判断一项 AI 服务要办哪些手续(备案/安全评估/标识),逐条给出法规依据。 Args: public_facing: 是否面向中国境内公众提供服务(仅内部使用请传 false) generates_content: 是否能生成文本/图片/音频/视频等内容 edits_face_or_voice: 是否提供人脸、人声等生物识别信息编辑功能(换脸、AI 配音、数字人) only_internal_use: 是否仅企业内部使用、不对外提供
public_facinggenerates_contentonly_internal_useedits_face_or_voice获取收录法规清单(名称、发布/施行日期、条数、官方原文链接、核心要求)。
Takes no parameters.
按条号取某部法规的条文**逐字原文**,并附内容指纹与官方原文链接。 与 get_requirement 的分工:get_requirement 按「问题」取整条合规要求(含结论与落地动作); get_article 按「条号」取条文原文,用于逐字核对、引用与溯源。 Args: law: 法规名或集群标识。可写全称(《生成式人工智能服务管理暂行办法》)、 简称(标识办法 / 算法推荐规定)或 cluster (genai-interim / ai-content-label / deep-synthesis / algo-recommendation) article: 条号,支持「第十条」「10」「第10条」三种写法
lawrequiredarticlerequired在**某一部法规内部**按关键词检索条文,返回命中条号 + 条文摘录。 用途:已经知道是哪部法规,要定位「哪一条讲了这件事」。 Args: law: 法规名或集群标识(同 get_article 的 law 参数) keywords: 检索词,如「训练数据 合法来源」「标识 元数据」「备案 十日」 top_k: 返回条数,默认 5
lawrequiredtop_kkeywordsrequired100% of the applicable checks met
How complete this listing is, computed from the registry entry, the endpoint and public sources. Not a rating of the server and not a statement that it is safe or working today: reachability is a dated check, and no installs or reviews go into the score.

cn.savantcatOfficial publisher
Read-only knowledge base of China's GB/T 47746—2026 AI customer-service standard, letting an assistant look up clause-cited Q&A and the 61-item self-check list.

cn.savantcatOfficial publisher
A hosted MCP service that audits whether Chinese-language websites can be crawled, parsed and cited by Chinese AI search platforms, and tracks visibility over a

cn.savantcat
Analyzes AI answers or competitor content as a corpus to surface repeated phrases, recurring cited sources, and answer homogenization.
pip install -r requirements.txtpython server.py # stdio(桌面客户端)python server.py --selftest # 不走协议,直接打全部工具python server.py --transport http --host 127.0.0.1 --port 8766 --stateless{ "mcpServers": { "cn-ai-compliance": { "type": "streamable-http", "url": "https://savantcat.cn/mcp-compliance" } }}