Startup Finance Metrics (MCP-Server)

Name: startup-finance-metrics
Author: MayankTalwar0

Ein MCP-Server (Model Context Protocol) zur Analyse der finanziellen Gesundheit von Startups und zur lokalen Erstellung von Kennzahlenberichten.

🔒 DATENSCHUTZ & SICHERHEIT AN ERSTER STELLE:
Kein Cloud-Risiko: Dieses Tool läuft zu 100 % lokal auf Ihrem Rechner/Server.
Keine externen Datenübertragungen: Finanzdaten werden NIEMALS an externe APIs, Cloud-Anbieter oder Drittanbieter (einschließlich SlickBooks) gesendet.
Keine Datenspeicherung: Der Server verarbeitet Eingaben im Arbeitsspeicher und gibt die Kennzahlen direkt an den MCP-Client zurück. Es werden keine Daten gespeichert, zwischengespeichert oder protokolliert.
Streng schreibgeschützt: Dieser Server führt KEINE Änderungen am Finanzstatus durch. Es handelt sich um eine rein lesende mathematische Engine.
Streng lokale Verarbeitung: Lässt sich sicher in Claude Desktop, Cursor, Glama und andere MCP-Clients integrieren, während die volle Datenhoheit über Ihre sensiblen Finanzdaten gewahrt bleibt.

Warum gibt es dieses Tool?

Wenn Sie als Startup-Gründer Kapital aufnehmen oder sich auf eine Vorstandssitzung vorbereiten, werden Investoren Sie oft kurzfristig nach Kennzahlen wie MRR, Burn Rate, Bruttomarge, LTV:CAC und Runway fragen. Die meisten Gründer verfolgen diese entweder nicht konsistent oder verbringen Stunden damit, Zahlen aus Kontoauszügen und Tabellenkalkulationen zusammenzusuchen, bevor sie eine Finanzierungsrunde starten.

Dieses Tool verwandelt Ihren rohen Kontoauszug (oder Stripe/QBO-Export) in wenigen Minuten in einen strukturierten Finanzbericht – komplett auf Ihrem eigenen Rechner. Kein Buchhalter für einen ersten Entwurf erforderlich. Keine sensiblen Daten verlassen Ihren Computer.

Was es tut

Datenaufnahme: Akzeptiert Bank-CSVs, Stripe-Export-CSVs, QBO/Xero-Export-CSVs oder eingefügte Werte. (Für beste Ergebnisse stellen Sie mindestens einen 3-monatigen Kontoauszug und aktive Nutzerstatistiken bereit. Beispieldateien finden Sie im Ordner test/).
KI-Transaktionskategorisierung: Die KI klassifiziert jede Banktransaktion basierend auf der Beschreibung in Umsatz, COGS, S&M, Gehaltsabrechnung oder G&A. Dieser Schritt ist KI-gesteuert und kann Fehler machen – z. B. eine Auftragnehmerzahlung fälschlicherweise als Gehaltsabrechnung statt als COGS klassifizieren oder einen mehrdeutigen Posten übersehen. Überprüfen Sie die Kategorisierungen immer, bevor Sie Ergebnisse mit Investoren teilen.
Berechnung der wichtigsten Kennzahlen: Berechnet Net Burn, Runway, Bruttomarge, CAC, LTV, Rule of 40 und mehr – über einen oder mehrere Monate in einem einzigen Vergleichsbericht.
Strenge Validierung: Gibt insufficient_data mit missing_inputs zurück, anstatt Werte zu halluzinieren. Wenn Daten fehlen oder mehrdeutig sind, sagt Ihnen die Engine, was benötigt wird, anstatt zu raten.
Berichterstellung: Erstellt saubere, formatierte Markdown- und HTML-Berichte – einen einheitlichen Bericht, der alle bereitgestellten Monate abdeckt, mit einem direkten Periodenvergleich.

mcp-name: io.github.MayankTalwar0/startup-finance-metrics

Einrichtung & Installation

Option 1: Claude Desktop (Manuelle Installation für Nicht-Entwickler)

Da dieses Tool vollständig auf Ihrem eigenen Rechner läuft, um Ihre Finanzdaten zu schützen, ist eine einmalige manuelle Einrichtung erforderlich. Gute Nachricht: Sie müssen NICHT Python installiert haben! Das Tool, das wir unten verwenden (uv), lädt automatisch alles, was es benötigt, unsichtbar im Hintergrund herunter.

Schritt 1: uv installieren Dieser Server verwendet uv (einen schnellen Python-Manager), um lokal zu laufen. Falls Sie es noch nicht installiert haben:

Mac/Linux: Öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie aus: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Windows: Öffnen Sie PowerShell und führen Sie aus: powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Schritt 2: Claude-Konfiguration öffnen

Öffnen Sie die Claude Desktop App.
Klicken Sie im Menü oben links auf Claude -> Settings (oder Preferences).
Klicken Sie in der linken Seitenleiste auf den Tab Developer.
Klicken Sie auf die Schaltfläche Edit Config. Dies öffnet eine Datei namens claude_desktop_config.json in Ihrem Standard-Texteditor.

Schritt 3: Server hinzufügen Ersetzen Sie den Inhalt dieser Datei durch den folgenden Code (wenn Sie bereits andere Server haben, fügen Sie einfach den startup-finance-metrics-Block in Ihre bestehenden mcpServers ein):

{
  "mcpServers": {
    "startup-finance-metrics": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "startup-finance-mcp"
      ]
    }
  }
}

Schritt 4: Claude neu starten Speichern Sie die Datei, schließen Sie sie und starten Sie Claude Desktop vollständig neu. Sie werden nun ein neues "Hammer"-Symbol (Tools) in Ihren Claude-Chats sehen!

Option 2: Claude Code, Glama oder benutzerdefinierte Cursor-Einrichtung

Für CLI-Agenten wie Claude Code oder wenn Sie Glama und Cursor manuell konfigurieren möchten, verwenden Sie den uvx-Befehl:

Für Claude Code:

claude mcp add startup-finance -- uvx startup-finance-mcp

Für Glama / Cursor (benutzerdefinierte MCP-Konfiguration):

uvx startup-finance-mcp

Option 3: Lokale Entwicklung

git clone https://github.com/MayankTalwar0/startup-finance-metrics.git
cd startup-finance-metrics
pip install -e .

# Run the server directly
startup-finance-mcp

Verfügbare MCP-Tools

Dieser Server stellt dem MCP-Client die folgenden Tools zur Verfügung:

computeFinancialMetrics(inputs_json: str): Berechnet Startup-Finanzkennzahlen (Runway, Bruttomarge, CAC, LTV usw.) aus strukturierten Eingaben. Wird einmal pro Monat aufgerufen, wenn Daten über mehrere Monate analysiert werden.
generateFinancialReport(metrics_json: str, output_dir: str): Erstellt einen einheitlichen HTML- + Markdown-Bericht. Akzeptiert entweder eine Ein-Monats-Payload oder eine Mehr-Monats-Payload {"months": [...]} – und erstellt einen Vergleichsbericht über alle bereitgestellten Zeiträume.

Verwendung als eigenständige KI-Fähigkeit

Wenn Sie nicht den vollständigen MCP-Server verwenden möchten und nur einen einfachen Prompt für Tools wie Claude Code oder OpenClaw suchen, finden Sie den rohen Skill-Prompt in skills/SKILL.md.

Kennzahlen-Referenz

#	Kennzahl	Formel	Erforderliche Eingaben
1	Net Burn	`monthly_opex - monthly_revenue`	`monthly_opex`, `monthly_revenue`
2	Runway	`current_cash / net_burn`	`current_cash`; erfordert `net_burn > 0` (sonst Rückgabe `not_applicable: business is cash flow positive`)
3	Bruttomarge	`(monthly_revenue - cogs) / monthly_revenue * 100`	`monthly_revenue`, `cogs`
4	CAC	`sales_marketing_spend / new_customers`	`sales_marketing_spend`, `new_customers`
5	LTV	`(ARPU * gross_margin) / logo_churn_rate`	`monthly_revenue`, `active_customers`, `lost_customers`, `cogs`
6	LTV:CAC	`ltv / cac`	Berechenbar `ltv`, berechenbar `cac`
7	Umsatzwachstum	`(monthly_revenue - prev_monthly_revenue) / prev_m... * 100`	`monthly_revenue`, `prev_monthly_revenue`
8	Logo Churn	`lost_customers / active_customers * 100`	`lost_customers`, `active_customers`
9	Burn Multiple	`net_burn / (arr_end - arr_start)`	`monthly_opex`, `monthly_revenue`, `arr_start`, `arr_end`
10	NRR	`(start + exp - churn - cont) / start * 100`	`starting_mrr`, `expansion_mrr`, `churned_mrr`, `contraction_mrr`
11	Rule of 40	`revenue_growth_yoy_pct + operating_margin_pct`	`revenue_growth_yoy_pct`, `operating_margin_pct`
12	CAC Payback	`cac / (ARPU * gross_margin)`	Berechenbar `cac`, `monthly_revenue`, `active_customers`, berechenbar `gross_margin`

Lizenz

MIT

Erstellt von SlickBooks

Erstellt von Mayank, Gründer von SlickBooks. SlickBooks bietet verwaltete Buchhaltung, Buchhaltungsautomatisierung, Automatisierung von Finanzprognosen und maßgeschneiderte Finanzagenten.

startup-finance-metrics