Personal Expense Manager

from fastmcp import FastMCP import mcp from datetime import datetime, timedelta import csv mcp = FastMCP('Gastos MCP Server', '25565') # Utilidad para leer gastos del CSV def _leer_gastos_csv(): gastos = [] try: with open('data/gastos.csv', 'r', newline='', encoding='utf-8') as f: reader = csv.DictReader(f) for row in reader: # Normalizar nombres de campo para compatibilidad if 'metodo de pago' in row: row['metodo_pago'] = row['metodo de pago'] del row['metodo de pago'] row['cantidad'] = float(row['cantidad']) gastos.append(row) except FileNotFoundError: # Si el archivo no existe, retornar lista vacía pass return gastos # Función auxiliar para obtener gastos recientes (NO decorada como tool) def _obtener_gastos_recientes(dias: int = 5): """ Función interna para obtener gastos recientes para uso en prompts. """ try: gastos = _leer_gastos_csv() # Calcular fecha límite fecha_limite = datetime.now() - timedelta(days=dias) # Filtrar gastos de los últimos N días gastos_recientes = [] for gasto in gastos: fecha_gasto = datetime.strptime(gasto['fecha'], "%Y-%m-%d") if fecha_gasto >= fecha_limite: gastos_recientes.append(gasto) return gastos_recientes except Exception as e: print(f"Error al obtener gastos recientes: {e}") return [] @mcp.tool def agregar_gasto(fecha:str, categoria:str, cantidad:float, metodo_pago:str): """ Agrega un nuevo gasto al archivo data/gastos.csv. Parámetros: fecha (str | datetime): Fecha del gasto en formato 'YYYY-MM-DD' o como objeto datetime. categoria (str): Categoría del gasto. cantidad (float): Monto del gasto. metodo_pago (str): Método de pago utilizado. Retorna: str: Mensaje de confirmación o error. """ try: # Validar y convertir fecha a datetime if isinstance(fecha, str): fecha_dt = datetime.strptime(fecha, "%Y-%m-%d") elif isinstance(fecha, datetime): fecha_dt = fecha else: raise ValueError("El parámetro 'fecha' debe ser str en formato YYYY-MM-DD o datetime.") # Verificar si el archivo existe para escribir los headers file_exists = False try: with open('data/gastos.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: file_exists = True except FileNotFoundError: file_exists = False with open('data/gastos.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) # Escribir headers si el archivo no existe if not file_exists: writer.writerow(['fecha', 'categoria', 'cantidad', 'metodo_pago']) writer.writerow([ fecha_dt.strftime("%Y-%m-%d"), categoria, cantidad, metodo_pago ]) return f"Gasto agregado: {fecha_dt.strftime('%Y-%m-%d')}, {categoria}, {cantidad}, {metodo_pago}" except Exception as e: return f"Error al agregar gasto: {e}" @mcp.tool def obtener_gastos_recientes(dias: int = 5): """ Obtiene los gastos de los últimos N días para que la IA pueda generar un resumen. Parámetros: dias (int): Número de días a consultar (por defecto 5) Retorna: list: Lista de gastos de los últimos N días """ return _obtener_gastos_recientes(dias) @mcp.resource('resource://gastos') def obtener_gastos(): """ Lee y retorna todos los gastos almacenados en el archivo data/gastos.csv. Retorna: list: Lista de diccionarios con los campos: fecha, categoria, cantidad, metodo_pago. """ return _leer_gastos_csv() @mcp.prompt( name="Resumen de Gastos Recientes", description="Genera un resumen analítico de los gastos de los últimos 5 días usando IA.", tags={"finanzas", "gastos", "resumen", "analisis"}, meta={"version": "1.0", "author": "Jiliar Silgado"} ) def prompt_resumen_gastos(): """ Prompt que proporciona los datos de gastos recientes para que la IA genere un resumen analítico. Retorna: str: Prompt con datos estructurados para el análisis de IA """ # Usar la función interna, NO la herramienta MCP gastos_recientes = _obtener_gastos_recientes(dias=5) if not gastos_recientes: return "No hay gastos registrados en los últimos 5 días para analizar." # Preparar datos para el análisis de IA prompt = f""" POR FAVOR GENERA UN RESUMEN ANALÍTICO DE LOS GASTOS: DATOS DE GASTOS DE LOS ÚLTIMOS 5 DÍAS: {gastos_recientes} INSTRUCCIONES PARA EL ANÁLISIS: 1. CÁLCULOS ESTADÍSTICOS: - Total gastado en el período - Promedio diario de gastos - Número total de transacciones - Día con mayor gasto 2. ANÁLISIS POR CATEGORÍA: - Identifica las categorías con mayor gasto - Calcula porcentajes por categoría - Detecta patrones de consumo 3. ANÁLISIS POR MÉTODO DE PAGO: - Distribución de gastos por método de pago - Preferencias de pago identificadas 4. TENDENCIAS Y OBSERVACIONES: - Identifica tendencias temporales - Señala gastos inusuales o atípicos - Proporciona insights sobre hábitos de gasto 5. RECOMENDACIONES: - Sugerencias para optimizar gastos - Alertas sobre categorías con alto consumo - Consejos para el control financiero FORMATO DE SALIDA: Usa un formato claro con emojis y secciones bien estructuradas. Incluye números específicos, porcentajes y análisis contextual. Por favor, genera un resumen completo y útil basado en estos datos. """ return prompt def main(): """ Función principal que inicia el servidor MCP. """ print("Hello I am a mcp-server!") mcp.run() if __name__ == "__main__": main()