AI 툴킷 MCP 서버 확장

AI 툴킷 확장

개요

Extend AI Toolkit은 Anthropic의 Model Context Protocol(MCP) , OpenAI , LangChain , CrewAI 등 다양한 AI 프레임워크의 Extend API와 통합할 수 있는 파이썬 기반 도구 구현을 제공합니다. 사용자는 지출 관리 흐름에서 특정 작업을 AI 에이전트 또는 Claude 데스크톱과 같은 MCP 호환 클라이언트에 위임할 수 있습니다.

이 도구는 API 키를 보유한 기존 Extend 사용자를 위해 설계되었습니다. Extend에 가입하지 않으셨지만 중소기업을 위한 최신의 사용하기 쉬운 가상 카드 및 지출 관리 플랫폼에 대해 자세히 알아보고 싶으시다면 paywithextend.com 에서 확인해 보세요.

특징

다중 AI 프레임워크 지원 : Anthropic Model Context Protocol, OpenAI Agents, LangChain LangGraph & ReAct, CrewAI 프레임워크와 함께 작동합니다.
포괄적인 도구 세트 : 신용 카드, 가상 카드, 거래 및 비용 관리 엔드포인트를 포함하여 Extend의 모든 주요 API 기능을 지원합니다.

설치

패키지를 수정하지 않는 한 이 소스 코드는 필요하지 않습니다. 패키지를 사용하려는 경우 다음을 실행하세요.

지엑스피1

요구 사항

Python : 버전 3.10 이상
API 키 확장 : paywithextend.com 에 가입하여 API 키를 받으세요.
프레임워크별 요구 사항 :
- LangChain: langchain 및 langchain-openai 패키지
- OpenAI: openai 패키지
- CrewAI: crewai 패키지
- Anthropic: anthropic 패키지(클로드용)

구성

라이브러리는 환경 변수나 명령줄 인수를 통해 Extend API 키와 API로 구성되어야 합니다.

--api-key=your_api_key_here --api-secret=your_api_secret_here 

또는 환경 변수를 통해:

EXTEND_API_KEY=your_api_key_here
EXTEND_API_SECRET=your_api_secret_here

사용 가능한 도구

이 툴킷은 기능별로 구성된 포괄적인 도구 세트를 제공합니다.

가상 카드

get_virtual_cards : 선택적 필터를 사용하여 가상 카드 가져오기
get_virtual_card_detail : 특정 가상 카드에 대한 자세한 정보를 가져옵니다.

신용카드

get_credit_cards : 모든 신용카드 나열
get_credit_card_detail : 특정 신용카드에 대한 자세한 정보를 가져옵니다.

업무

get_transactions : 다양한 필터를 사용하여 거래 가져오기
get_transaction_detail : 특정 거래에 대한 자세한 정보를 가져옵니다.
update_transaction_expense_data : 거래에 대한 비용 관련 데이터를 업데이트합니다.

경비 관리

get_expense_categories : 모든 비용 카테고리 나열
get_expense_category : 특정 비용 범주에 대한 세부 정보를 가져옵니다.
get_expense_category_labels : 비용 범주에 대한 레이블을 가져옵니다.
create_expense_category : 새로운 비용 범주를 만듭니다.
create_expense_category_label : 비용 범주에 레이블을 추가합니다.
update_expense_category : 기존 비용 범주 수정
create_receipt_attachment : 영수증을 업로드합니다(선택적으로 거래에 첨부).
automatch_receipts : 업로드된 영수증을 거래와 자동으로 일치시키기 위한 비동기 작업을 시작합니다.
get_automatch_status : 자동 매칭 작업의 상태를 가져옵니다.
send_receipt_reminder : 영수증이 없는 거래에 대한 알림을 (이메일로) 보냅니다.

사용 예

모델 컨텍스트 프로토콜

이 툴킷은 extend_ai_toolkit.modelcontextprotocol 패키지에서 MCP 서버를 구축하는 데 도움이 되는 리소스를 제공합니다.

개발

MCP Inspector를 사용하여 로컬로 MCP 서버 확장 테스트:

npx @modelcontextprotocol/inspector python extend_ai_toolkit/modelcontextprotocol/main.py --tools=all

Claude 데스크톱 통합

구성 파일을 편집하여 이 도구를 Claude Desktop의 MCP 서버로 추가합니다.

MacOS의 경우: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows의 경우: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Claude Desktop과 함께 create_receipt_attachment 도구를 사용하려면 npm install @modelcontextprotocol/server-filesystem add를 통해 파일 시스템 MCP 서버를 설치한 다음 구성 파일에도 추가해야 합니다.

참고: 현재 제한 사항으로 인해 Claude Desktop에 직접 업로드된 이미지는 Claude Desktop 앱이 기본 이미지 데이터에 액세스할 수 없기 때문에 Extend에 업로드할 수 없습니다. 따라서 파일 시스템 MCP 서버가 필요합니다.

파일 시스템을 추가하면 영수증 전용 폴더를 설정하고, Claude에게 영수증을 업로드하여 가장 가능성이 높은 거래와 자동으로 매칭하도록 설정할 수 있습니다. 또는 영수증을 첨부할 거래를 알고 있다면 Claude에게 해당 거래의 영수증을 업로드하도록 설정할 수 있습니다(자동 매칭 과정은 생략).

{
  "extend-mcp": {
    "command": "python",
    "args": [
      "-m",
      "extend_ai_toolkit.modelcontextprotocol.main",
      "--tools=all"
    ],
    "env": {
      "EXTEND_API_KEY": "apik_XXXX",
      "EXTEND_API_SECRET": "XXXXX"
    }
  },
  // optional: if you want to use the create_receipt_attachment tool
  "filesystem": { 
    "command": "npx",
    "args": [
      "-y",
      "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
      "/path/to/receipts/folder"
    ]
  }
}

원격 실행

원격으로 서버를 실행하고 SSE 전송을 통해 통신할 수도 있습니다.

python -m extend_ai_toolkit.modelcontextprotocol.main_sse --tools=all --api-key="apikey" --api-secret="apisecret"

선택적으로 MCP 터미널 클라이언트를 사용하여 연결합니다.

python -m extend_ai_toolkit.modelcontextprotocol.client.mcp_client --mcp-server-host localhost --mcp-server-port 8000 --llm-provider=anthropic --llm-model=claude-3-5-sonnet-20241022

오픈AI

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from extend_ai_toolkit.openai.toolkit import ExtendOpenAIToolkit
from extend_ai_toolkit.shared import Configuration, Scope, Product, Actions

# Initialize the OpenAI toolkit
extend_openai_toolkit = ExtendOpenAIToolkit.default_instance(
    api_key=os.environ.get("EXTEND_API_KEY"),
    api_secret=os.environ.get("EXTEND_API_SECRET"),
    configuration=Configuration(
        scope=[
            Scope(Product.VIRTUAL_CARDS, actions=Actions(read=True)),
            Scope(Product.CREDIT_CARDS, actions=Actions(read=True)),
            Scope(Product.TRANSACTIONS, actions=Actions(read=True)),
        ]
    )
)

# Create an agent with the tools
extend_agent = Agent(
    name="Extend Agent",
    instructions="You are an expert at integrating with Extend",
    tools=extend_openai_toolkit.get_tools()
)

랭체인

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from extend_ai_toolkit.langchain.toolkit import ExtendLangChainToolkit
from extend_ai_toolkit.shared import Configuration, Scope, Product, Actions

# Initialize the LangChain toolkit
extend_langchain_toolkit = ExtendLangChainToolkit.default_instance(
    api_key=os.environ.get("EXTEND_API_KEY"),
    api_secret=os.environ.get("EXTEND_API_SECRET"),
    configuration=Configuration(
        scope=[
            Scope(Product.VIRTUAL_CARDS, actions=Actions(read=True)),
            Scope(Product.CREDIT_CARDS, actions=Actions(read=True)),
            Scope(Product.TRANSACTIONS, actions=Actions(read=True)),
        ]
    )
)

# Create tools for the agent
tools = extend_langchain_toolkit.get_tools()

# Create the agent executor
langgraph_agent_executor = create_react_agent(
    ChatOpenAI(model="gpt-4"),
    tools
)

크루AI

import os
from extend_ai_toolkit.crewai.toolkit import ExtendCrewAIToolkit
from extend_ai_toolkit.shared import Configuration, Scope, Product, Actions

# Initialize the CrewAI toolkit
toolkit = ExtendCrewAIToolkit.default_instance(
    api_key=os.environ.get("EXTEND_API_KEY"),
    api_secret=os.environ.get("EXTEND_API_SECRET"),
    configuration=Configuration(
        scope=[
            Scope(Product.VIRTUAL_CARDS, actions=Actions(read=True)),
            Scope(Product.CREDIT_CARDS, actions=Actions(read=True)),
            Scope(Product.TRANSACTIONS, actions=Actions(read=True)),
        ]
    )
)

# Configure the LLM (using Claude)
toolkit.configure_llm(
    model="claude-3-opus-20240229",
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
)

# Create the Extend agent
extend_agent = toolkit.create_agent(
    role="Extend Integration Expert",
    goal="Help users manage virtual cards, view credit cards, and check transactions efficiently",
    backstory="You are an expert at integrating with Extend, with deep knowledge of virtual cards, credit cards, and transaction management.",
    verbose=True
)

# Create a task for handling user queries
query_task = toolkit.create_task(
    description="Process and respond to user queries about Extend services",
    agent=extend_agent,
    expected_output="A clear and helpful response addressing the user's query",
    async_execution=True
)

# Create a crew with the agent and task
crew = toolkit.create_crew(
    agents=[extend_agent],
    tasks=[query_task],
    verbose=True
)

# Run the crew
result = crew.kickoff()

기여하다

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특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

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AI 에이전트가 Extend의 지출 관리 API와 상호 작용할 수 있도록 하는 MCP 서버로, 자연어를 통한 가상 카드 관리, 거래 추적, 영수증 처리가 가능합니다.

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