Beanquery MCP
Beancount MCPサーバーは、 Beancount台帳ファイルとのインターフェース用に設計されたモデルコンテキストプロトコル（MCP）の実験的な実装です。Beancountクエリ言語（BQL）とbeanqueryツールを活用することで、このサーバーはBeancount形式で保存された金融データへのシームレスなクエリと分析を可能にします。MCPを統合することで、AIアシスタントとBeancount台帳間の標準化された通信を促進し、金融データのアクセス性と有用性を向上させます。
注: このサーバーは試験段階であり、大幅な変更が行われる可能性があります。開発環境で使用し、フィードバックを提供してさらなる改善にご協力ください。
生成されたサンプル台帳はsample.beanにあります。
利用可能なリソースとツール
ツール:
set_ledger_file: クエリに使用する Beancount 元帳ファイルを設定します (環境変数で設定されていない場合)。run_query: ロードされた Beancount ファイルに対して BQL クエリを実行します。
リソース：
beanquery://tables: BQL がアクセスできるテーブルのリストを取得します。beanquery://accounts: 読み込まれた Beancount ファイル内のアカウントのリストを取得します。
Claude.ai を使用した例
MCP インタラクションの拡張スクリーンショットについては、ここを参照してください。
Related MCP server: Linear MCP Server
⚠️ プライバシーに関する警告
このツールは、モデル コンテキスト プロトコル (MCP) を介して言語モデル プロバイダー (LLM) とインターフェイスし、Beancount 台帳の一部 (機密情報や個人の財務情報が含まれる可能性があります) をサードパーティのサービスに送信する場合があります。
特に以下の場合には、このツールを慎重に使用してください。
元帳には機密データ（例：顧客名、給与の詳細、医療費）が含まれています。
クラウドホスト型または非セルフホスト型の LLM バックエンドを使用しています。
推奨事項:
テスト台帳内の機密データをマスクまたは編集します。
可能な場合は、セルフホスト型 LLM を使用します。
MCP 経由で送信されるデータを確認し、プライバシーとセキュリティの要件に準拠していることを確認します。
[!注意] 財務データの保護はお客様の責任です。公開することに抵抗のある元帳は共有しないでください。
設定
前提条件
Python 3.10以降
Python プロジェクトの管理にはuvが推奨されます
使用法
サーバーの実行
開発モード: MCP インスペクターを使用してサーバーをテストおよびデバッグします。
mcp dev server.pyClaude デスクトップ統合: Claude デスクトップにサーバーをインストールします。
mcp install server.pyクイックスタート:
uv run mcp install server.py -v BEANCOUNT_LEDGER=$(pwd)/sample.bean --with beancount --with beanqueryカスタム名:
uv run mcp install server.py --name "Beanquery MCP Server" --with beancount --with beanquery環境変数:
uv run mcp install server.py -v BEANCOUNT_LEDGER=/path/to/your/ledger.bean --with beancount --with beanquery uv run mcp install server.py -f .env --with beancount --with beanquery
テスト
pytestを使用してテスト スイートを実行します。
貢献
リポジトリをフォークします。
機能ブランチを作成します。
git checkout -b feature-name変更をコミットします。
git commit -m "Add feature description"ブランチにプッシュします:
git push origin feature-nameプルリクエストを開きます。
ライセンス
このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。詳細はLICENSEファイルをご覧ください。