Python과 SQLite3로 구축된 개인 Expense Tracker용 로컬 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다.
add_expense — 지출 추가, 사용 가능한 크레딧 감소
list_expenses — 지출 목록 표시(최신순), 선택적으로 카테고리별 필터링
summarize_expenses — 카테고리별 합계, 건수, 추가된 크레딧 및 사용 가능한 크레딧
edit_expense — 지출 수정, 금액 차이만큼 크레딧 조정
delete_expense — 지출 삭제, 금액만큼 크레딧 환급
add_credit — 사용 가능한 잔액에 크레딧 추가
잔액을 변경하는 모든 작업은 SQLite 트랜잭션 안에서 실행됩니다.
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.md데이터베이스 파일 expense_tracker.db는 첫 번째 도구 호출 시 자동으로 생성됩니다.
리포지토리를 클론합니다:
git clone https://github.com/YogeshSharma2007/Local-Expense-tracker-MCP.git
cd Local-Expense-tracker-MCP가상 환경을 만들고 활성화합니다:
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1의존성을 설치합니다:
uv sync # or: pip install -e .python main.py그런 다음 MCP 클라이언트에 이 서버를 로컬 MCP stdio 서버로 등록합니다.
OpenCode 설정(opencode.json 또는 클라이언트 설정이 있는 곳)에 추가합니다:
{
"$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>를 이 리포지토리를 클론한 전체 경로로 바꿉니다. 예를 들면 다음과 같습니다:
C:\Users\<your-username>\Documents\Local-Expense-tracker-MCP데이터베이스 경로는 기본적으로 프로젝트 폴더의 expense_tracker.db입니다. 다음 환경 변수로 재정의할 수 있습니다:
$env:EXPENSE_TRACKER_DB = "C:\path\to\expense_tracker.db"This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Hosted MCP server for Mini Accountant: invoices, expenses, customers, analytics, tax estimates.
A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…
TaxSort — Tollbooth-monetized MCP server for personal tax transaction classification
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