Startup Finance Metrics (MCP-сервер)

Name: startup-finance-metrics
Author: MayankTalwar0

MCP-сервер (Model Context Protocol) для анализа финансового состояния стартапа и локального создания отчетов с метриками.

🔒 ПРИОРИТЕТ: КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ И БЕЗОПАСНОСТЬ:
Нулевой риск облачных решений: Этот инструмент работает на 100% локально на вашем компьютере или сервере.
Данные не передаются извне: Финансовые данные НИКОГДА не отправляются сторонним API, облачным провайдерам или сторонним сервисам (включая SlickBooks).
Данные не хранятся: Сервер обрабатывает входные данные в оперативной памяти и возвращает метрики напрямую MCP-клиенту. Данные не сохраняются, не кэшируются и не логируются.
Строго «только для чтения»: Этот сервер НЕ выполняет никаких изменений в финансовом состоянии. Это строго математический движок «только для чтения».
Строго локальная обработка: Безопасная интеграция с Claude Desktop, Cursor, Glama и другими MCP-клиентами при сохранении полного суверенитета над вашими конфиденциальными финансовыми данными.

Зачем это нужно

Если вы основатель стартапа, который привлекает инвестиции или готовится к совету директоров, инвесторы будут запрашивать у вас такие метрики, как MRR, burn rate (скорость сжигания денег), валовая маржа, LTV:CAC и runway (запас хода) — часто в сжатые сроки. Большинство основателей либо не отслеживают их последовательно, либо тратят часы на сбор цифр из банковских выписок и таблиц перед каждым раундом финансирования.

Этот инструмент превращает вашу необработанную банковскую выписку (или экспорт из Stripe/QBO) в структурированный отчет о финансовых метриках за считанные минуты, полностью на вашем компьютере. Для первого анализа бухгалтер не требуется. Никакие конфиденциальные данные не покидают ваш компьютер.

Что он делает

Принимает данные: Поддерживает банковские CSV, экспорт из Stripe, экспорт из QBO/Xero или вставленные значения. (Для достижения наилучших результатов предоставьте банковскую выписку минимум за 3 месяца и статистику активных пользователей. Примеры файлов доступны в папке test/).
ИИ-категоризация транзакций: ИИ классифицирует каждую банковскую транзакцию как выручку, себестоимость (COGS), продажи и маркетинг (S&M), зарплату или общие и административные расходы (G&A) на основе описания. Этот шаг выполняется ИИ и может содержать ошибки — например, неверная классификация оплаты подрядчику как зарплаты вместо себестоимости или пропуск неоднозначной позиции. Всегда проверяйте категории перед тем, как делиться результатами с инвесторами.
Вычисляет ключевые метрики: Рассчитывает чистый burn rate, запас хода (runway), валовую маржу, CAC, LTV, «Правило 40» и многое другое — за один или несколько месяцев в едином сравнительном отчете.
Строгая проверка: Возвращает insufficient_data с missing_inputs вместо галлюцинаций. Если данные отсутствуют или неоднозначны, движок сообщит вам, что именно нужно, вместо того чтобы угадывать.
Создает отчеты: Формирует чистые, отформатированные отчеты в формате Markdown и HTML — один сводный отчет, охватывающий все предоставленные месяцы, с попериодным сравнением.

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

Настройка и установка

Вариант 1: Claude Desktop (Ручная установка для не-разработчиков)

Поскольку этот инструмент работает полностью на вашем компьютере для защиты ваших финансовых данных, требуется однократная ручная настройка. Хорошая новость: Вам НЕ нужно устанавливать Python! Инструмент, который мы используем ниже (uv), автоматически и незаметно скачает все необходимое в фоновом режиме.

Шаг 1: Установите uv Этот сервер использует uv (быстрый менеджер Python) для локального запуска. Если он у вас не установлен:

Mac/Linux: Откройте терминал и выполните: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Windows: Откройте PowerShell и выполните: powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Шаг 2: Откройте конфигурацию Claude

Откройте приложение Claude Desktop.
В меню слева вверху нажмите Claude -> Settings (или Preferences).
Перейдите на вкладку Developer в левой боковой панели.
Нажмите кнопку Edit Config. Это откроет файл claude_desktop_config.json в вашем текстовом редакторе по умолчанию.

Шаг 3: Добавьте сервер Замените содержимое этого файла следующим кодом (если у вас уже есть другие серверы, просто добавьте блок startup-finance-metrics внутри существующего mcpServers):

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

Шаг 4: Перезапустите Claude Сохраните файл, закройте его и полностью перезапустите Claude Desktop. Теперь в ваших чатах Claude появится новый значок «молотка» (Tools)!

Вариант 2: Настройка для Claude Code, Glama или Cursor

Для CLI-агентов, таких как Claude Code, или если вы предпочитаете вручную настроить Glama и Cursor, используйте команду uvx:

Для Claude Code:

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

Для Glama / Cursor (пользовательская конфигурация MCP):

uvx startup-finance-mcp

Вариант 3: Локальная разработка

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

# Run the server directly
startup-finance-mcp

Доступные инструменты MCP

Этот сервер предоставляет MCP-клиенту следующие инструменты:

computeFinancialMetrics(inputs_json: str): Вычисляет финансовые метрики стартапа (запас хода, валовая маржа, CAC, LTV и т. д.) на основе структурированных входных данных. Вызывается один раз для каждого месяца при анализе данных за несколько месяцев.
generateFinancialReport(metrics_json: str, output_dir: str): Создает сводный HTML + Markdown отчет. Принимает либо данные за один месяц, либо данные за несколько месяцев в формате {"months": [...]} — создавая один сравнительный отчет по всем предоставленным периодам.

Использование в качестве автономного навыка ИИ

Если вы не хотите использовать полноценный MCP-сервер, а хотите просто использовать простую подсказку (промпт) в таких инструментах, как Claude Code или OpenClaw, вы можете найти исходный промпт навыка в skills/SKILL.md.

Справочник метрик

#	Метрика	Формула	Необходимые входные данные
1	Чистый Burn	`monthly_opex - monthly_revenue`	`monthly_opex`, `monthly_revenue`
2	Запас хода (Runway)	`current_cash / net_burn`	`current_cash`; требует `net_burn > 0` (иначе возвращает `not_applicable: business is cash flow positive`)
3	Валовая маржа	`(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`	Вычисляемые `ltv`, `cac`
7	Рост выручки	`(monthly_revenue - prev_monthly_revenue) / prev_m... * 100`	`monthly_revenue`, `prev_monthly_revenue`
8	Отток клиентов (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	Правило 40	`revenue_growth_yoy_pct + operating_margin_pct`	`revenue_growth_yoy_pct`, `operating_margin_pct`
12	Окупаемость CAC	`cac / (ARPU * gross_margin)`	Вычисляемые `cac`, `monthly_revenue`, `active_customers`, `gross_margin`

Лицензия

MIT

Создано SlickBooks

Создано Маянком, основателем SlickBooks. SlickBooks предоставляет услуги по ведению бухгалтерии, автоматизации учета, автоматизации финансовых прогнозов и специализированных финансовых агентов.

startup-finance-metrics