빈쿼리 MCP
Beancount MCP 서버는 Beancount 원장 파일과의 인터페이스를 위해 설계된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 의 실험적 구현입니다. Beancount 쿼리 언어(BQL) 와 Beanquery 도구를 활용하는 이 서버는 Beancount 형식으로 저장된 재무 데이터에 대한 원활한 쿼리 및 분석을 지원합니다. MCP를 통합함으로써 AI 어시스턴트와 Beancount 원장 간의 표준화된 통신을 용이하게 하여 재무 데이터의 접근성과 유용성을 향상시킵니다.
참고: 이 서버는 실험 단계이므로 상당한 변경 사항이 있을 수 있습니다. 개발 환경에서 사용하시고 추가 개선 사항에 대한 피드백을 제공해 주시기 바랍니다.
생성된 샘플 원장은 sample.bean 에서 찾을 수 있습니다.
사용 가능한 리소스 및 도구
도구 :
set_ledger_file: 환경 변수를 통해 설정되지 않은 경우 쿼리에 사용할 Beancount 원장 파일을 설정합니다.run_query: 로드된 Beancount 파일에 대해 BQL 쿼리를 실행합니다.
자원 :
beanquery://tables: BQL이 액세스할 수 있는 테이블 목록을 가져옵니다.beanquery://accounts: 로드된 Beancount 파일에 있는 계정 목록을 가져옵니다.
Claude.ai를 사용한 예
확장된 MCP 상호작용이 포함된 스크린샷은 여기를 참조하세요.
Related MCP server: Linear MCP Server
⚠️ 개인정보 보호 경고
이 도구는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 언어 모델 공급자(LLM)와 인터페이스하며, 이를 통해 잠재적으로 기밀이거나 개인적인 재무 정보를 포함하여 Beancount 원장의 일부를 타사 서비스에 전송할 수 있습니다.
특히 다음과 같은 경우 이 도구를 주의해서 사용하세요.
귀하의 원장에는 민감한 데이터(예: 고객 이름, 급여 세부 정보, 건강 관련 비용)가 포함되어 있습니다.
클라우드 호스팅 또는 자체 호스팅이 아닌 LLM 백엔드를 사용하고 있습니다.
추천사항:
테스트 원장에서 민감한 데이터를 마스크하거나 삭제합니다.
가능하면 셀프 호스팅 LLM을 사용하세요.
MCP를 통해 전송되는 데이터를 검토하여 개인정보 보호 및 보안 요구 사항을 준수하는지 확인하세요.
[!주의] 귀하의 금융 데이터 보호는 귀하의 책임입니다. 노출이 불편한 원장은 공유하지 마십시오.
설정
필수 조건
Python 3.10 이상
Python 프로젝트 관리를 위한 uv (권장)
용법
서버 실행
개발 모드 : MCP 검사기를 사용하여 서버를 테스트하고 디버깅하세요.
지엑스피1
Claude Desktop 통합 : Claude Desktop에 서버를 설치하세요.
mcp install server.py빠른 시작 :
uv run mcp install server.py -v BEANCOUNT_LEDGER=$(pwd)/sample.bean --with beancount --with beanquery사용자 정의 이름 :
uv run mcp install server.py --name "Beanquery MCP Server" --with beancount --with beanquery환경 변수 :
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
테스트
pytest 사용하여 테스트 모음을 실행합니다.
기여하다
저장소를 포크합니다.
기능 브랜치를 만듭니다.
git checkout -b feature-name변경 사항을 커밋하세요.
git commit -m "Add feature description"지점에 푸시:
git push origin feature-name풀 리퀘스트를 엽니다.
특허
이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.