FinLedger

3つの読み取りサーフェスを持つローカル金融台帳と、エージェントがそれらを照会できるMCPサーバー:

• expenses: 支出アカウント。ピアからの reimbursement と照合される

• investments: 証券口座の残高、保有、および取引

• income: 給与（総額、控除、手取り）

expenses と investments はストアを共有するが、それ以外は共有しない。アカウントには明示的な domain が付与され、すべての支出クエリはそれを経由して結合されるため、株式購入が reimbursement マッチャーに到達することはない。

マッチャーはルール優先である。確信がない場合は棄権する。マッチが純支出を縮小する前に、人間またはエージェントが確認する。

実際の取引、給与明細、APIキーはあなたのマシン上に留まる（~/.finledger/ledger.db、.env）。このリポジトリはコードと合成評価セットのみを提供する。

インストール

Python 3.10以上。台帳、マッチャー、MCPループ、評価ハーネスは標準ライブラリ。pypdf はオプションで、給与明細PDFのインポートにのみ必要。

pip install -e .

Related MCP server: MCP Agent - AI Expense Tracker

MCPサーバー

python3 -m finledger.mcp_server --db ~/.finledger/ledger.db

18のツール。expenses_*、investments_*、income_* の名前空間に加え、savings_rate、accounts、sync、reconcile。

Cursorの例（~/.cursor/mcp.json）:

{
  "mcpServers": {
    "finledger": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "finledger.mcp_server"]
    }
  }
}

デフォルトの台帳パスは ~/.finledger/ledger.db。

CLI

finledger sync
finledger reconcile
finledger review
finledger serve

finledger serve は :8770 でローカルデスクを開く。macOSでは scripts/Expense Desk.command をダブルクリックすることもできる。

オプションのライブソース（認証情報は .env に置き、コミットしないこと）:

.env.example を .env にコピーする。

公開評価

公開されているゴールドセットは合成である。scripts/make_sample_data.py によって生成され、data-sample/ にある。すべての取引行は synthetic: true とマークされている。これはマッチャーの動作（クリーンマッチ、ファンイン、バンドリング、ピア発信親、マーチャントクレジット、弱いメモ、クロスソースツイン）をカバーするセットである。匿名化された実データではない。

python3 scripts/eval_public.py
# equivalent:
python3 -m reconcile.eval --matcher rules_v0

このリポジトリから再現できる数値

data-sample/ で rules_v0（ウィンドウ ±90日、自動マッチ閾値 0.75）で測定:

python3 scripts/eval_public.py を再実行して更新する。サンプル上の残りの2つの偽陽性は実際のマッチャーの弱点であり、絵文字リコールリフトルールの過剰適用を含む。

このリポジトリに含まれないもの

開発中に約92件のラベル付き例からなるプライベートゴールドセットが使用された。実在の人物と実際の購入を指名しており、公開されていない。サンプルの数値をそのセットの再現として扱わないこと。異なるコーパス、異なるサイズ、異なるスコア。

このリポジトリは100%の自動マッチ精度を主張しない。

マッチャー

reconcile/README.md を参照。短いバージョン:

サンプルコーパスにラベルを付けるには python3 labeling/app.py（デフォルトは data-sample/）。

ライセンス

MIT