PythonとSQLite3で構築された、個人用経費トラッカーのためのローカルModel Context Protocol (MCP)サーバー。
add_expense — 経費を追加します。利用可能クレジットが減ります
list_expenses — 経費を一覧表示します（新しい順）。カテゴリでの絞り込みも可能です
summarize_expenses — カテゴリ別の合計、件数、追加されたクレジット、利用可能クレジットを集計します
edit_expense — 経費を編集します。金額の差額分クレジットが調整されます
delete_expense — 経費を削除します。金額がクレジットに返金されます
add_credit — 利用可能残高にクレジットを追加します
残高を変更するすべての操作は、SQLiteトランザクション内で実行されます。
Related MCP server: Expense Tracker MCP Server
local MCP server/
├── main.py # MCP server + tool definitions (entry point)
├── expense_tracker/
│ ├── __init__.py
│ ├── database.py # SQLite connection + schema setup
│ └── operations.py # Core expense/credit business logic
├── pyproject.toml # Project config (fastmcp dependency)
├── uv.lock # Lockfile
└── README.mdデータベースファイル expense_tracker.db は、最初のツール呼び出し時に自動的に作成されます。
リポジトリをクローンします：
git clone https://github.com/YogeshSharma2007/Local-Expense-tracker-MCP.git
cd Local-Expense-tracker-MCP仮想環境を作成して有効化します：
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1依存関係をインストールします：
uv sync # or: pip install -e .python main.pyその後、MCPクライアントでサーバーをローカルMCP stdioサーバーとして登録します。
OpenCodeの設定（opencode.jsonまたはクライアント設定が置かれている場所）に追加します：
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"mcp": {
"local-mcp": {
"type": "local",
"command": [
"<path-to-repo>\\.venv\\Scripts\\python.exe",
"<path-to-repo>\\main.py"
],
"enabled": true
}
}
}<path-to-repo> を、このリポジトリをクローンした場所のフルパスに置き換えます。例：
C:\Users\<your-username>\Documents\Local-Expense-tracker-MCPデータベースのパスはデフォルトでプロジェクトフォルダー内の expense_tracker.db になります。環境変数で上書きします：
$env:EXPENSE_TRACKER_DB = "C:\path\to\expense_tracker.db"This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
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We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/YogeshSharma2007/Local-Expense-tracker-MCP'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server