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Glama

Startup Finance Metrics (MCPサーバー)

スタートアップの財務健全性を分析し、指標レポートをローカルで生成するためのMCP (Model Context Protocol) サーバーです。

🔒 プライバシーとセキュリティを最優先:

  • クラウドリスクゼロ: このツールは、お使いのPCやサーバー上で100%ローカルに動作します。

  • 外部へのデータ送信なし: 財務データは、いかなる外部API、クラウドプロバイダー、サードパーティサービス(SlickBooksを含む)にも一切送信されません。

  • データ保存なし: サーバーは入力をメモリ内で処理し、指標をMCPクライアントに直接返します。データが保存、キャッシュ、ログ記録されることはありません。

  • 厳格な読み取り専用: このサーバーは財務状態を変更する操作を一切行いません。厳格な読み取り専用の数学的エンジンです。

  • 完全ローカル処理: Claude Desktop、Cursor、Glama、その他のMCPクライアントと安全に統合し、機密性の高い財務入力データに対する完全なデータ主権を維持します。

なぜこのツールが必要なのか

スタートアップの創業者が資金調達や取締役会に向けて準備をする際、投資家からMRR、バーンレート、粗利益、LTV:CAC、ランウェイなどの指標を急に求められることがよくあります。多くの創業者は、これらを一貫して追跡できていないか、資金調達のたびに銀行明細やスプレッドシートから数値を抽出するのに何時間も費やしています。

このツールを使えば、生の銀行明細(またはStripe/QBOのエクスポートデータ)を、数分で構造化された財務指標レポートに変換できます。すべて自分のPC上で完結し、最初の分析に会計士は不要です。機密データがPCから流出することもありません。

機能

  1. データの取り込み: 銀行のCSV、StripeのエクスポートCSV、QBO/XeroのエクスポートCSV、または貼り付けられた値を受け入れます。(最良の結果を得るには、最低3ヶ月分の銀行明細とアクティブユーザー統計を提供してください。サンプルファイルは test/ フォルダにあります)。

  2. AIによる取引分類: AIが説明文に基づいて各銀行取引を収益、売上原価 (COGS)、販売費・一般管理費 (S&M)、給与、または一般管理費 (G&A) に分類します。このステップはAI駆動であり、誤りが発生する可能性があります — 例えば、請負業者への支払いを給与とCOGSのどちらに分類するかを間違えたり、曖昧な項目を見落としたりすることがあります。投資家と結果を共有する前に、必ず分類を確認してください。

  3. 主要指標の計算: ネットバーン、ランウェイ、粗利益、CAC、LTV、Rule of 40などを計算し、単一または複数の月を比較レポートとして出力します。

  4. 厳格な検証: 値を捏造する代わりに、missing_inputs を含む insufficient_data を返します。データが不足している、または曖昧な場合、エンジンは推測するのではなく、何が必要かを伝えます。

  5. レポート生成: クリーンでフォーマットされたMarkdownおよびHTMLレポートを作成します。提供されたすべての月を網羅した統合レポートを、期間ごとの比較付きで生成します。


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

セットアップとインストール

オプション1: Claude Desktop (非開発者向け手動インストール)

このツールは財務データを保護するために完全にローカルで動作するため、一度だけ手動セットアップが必要です。 朗報: Pythonをインストールする必要はありません!以下で使用するツール (uv) が、必要なものをすべてバックグラウンドで自動的にダウンロードします。

ステップ1: uv のインストール このサーバーはローカルで実行するために uv (高速なPythonマネージャー) を使用します。インストールされていない場合:

  • Mac/Linux: ターミナルを開き、以下を実行してください: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

  • Windows: PowerShellを開き、以下を実行してください: powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

ステップ2: Claudeの設定を開く

  1. Claude Desktopアプリを開きます。

  2. 左上のメニューで Claude -> Settings (またはPreferences) をクリックします。

  3. 左側のサイドバーにある Developer タブをクリックします。

  4. Edit Config ボタンをクリックします。デフォルトのテキストエディタで claude_desktop_config.json というファイルが開きます。

ステップ3: サーバーの追加 そのファイルの内容を以下のコードに置き換えてください(すでに他のサーバーがある場合は、既存の mcpServers ブロック内に startup-finance-metrics ブロックを追加してください):

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

ステップ4: Claudeの再起動 ファイルを保存して閉じ、Claude Desktopを完全に再起動します。Claudeのチャット画面に新しい「ハンマー」(ツール) アイコンが表示されます!

オプション2: Claude Code、Glama、またはカスタムCursor設定

Claude CodeのようなCLIエージェントや、GlamaやCursorを手動で設定したい場合は、uvx コマンドを使用してください:

Claude Codeの場合:

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

Glama / Cursor (カスタムMCP設定) の場合:

uvx startup-finance-mcp

オプション3: ローカル開発

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

# Run the server directly
startup-finance-mcp

利用可能なMCPツール

このサーバーは、MCPクライアントに対して以下のツールを提供します:

  1. computeFinancialMetrics(inputs_json: str): 構造化された入力からスタートアップの財務指標(ランウェイ、粗利益、CAC、LTVなど)を計算します。複数月のデータを分析する場合、月ごとに呼び出されます。

  2. generateFinancialReport(metrics_json: str, output_dir: str): 統合されたHTML + Markdownレポートをレンダリングします。単月のペイロードまたは複数月の {"months": [...]} ペイロードを受け入れ、提供されたすべての期間にわたる比較レポートを生成します。

スタンドアロンのAIスキルとして使用する

フルMCPサーバーを使用せず、Claude CodeやOpenClawなどのツールで単純なプロンプトとして使用したい場合は、skills/SKILL.md にある生のスキルプロンプトを参照してください。

指標リファレンス

#

指標

計算式

必要な入力

1

ネットバーン

monthly_opex - monthly_revenue

monthly_opex, monthly_revenue

2

ランウェイ

current_cash / net_burn

current_cash; net_burn > 0 が必要 (それ以外は not_applicable: business is cash flow positive を返す)

3

粗利益

(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

計算可能な ltv, 計算可能な cac

7

収益成長率

(monthly_revenue - prev_monthly_revenue) / prev_m... * 100

monthly_revenue, prev_monthly_revenue

8

ロゴチャーン率

lost_customers / active_customers * 100

lost_customers, active_customers

9

バーンマルチプル

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回収期間

cac / (ARPU * gross_margin)

計算可能な cac, monthly_revenue, active_customers, 計算可能な gross_margin

ライセンス

MIT

SlickBooksによる開発

SlickBooks の創業者であるMayankによって開発されました。 SlickBooksは、管理会計、会計自動化、財務予測自動化、およびカスタム財務エージェントを提供しています。

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
1Releases (12mo)

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/MayankTalwar0/startup-finance-metrics'

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