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deepakbishnoi717

Expense Tracker MCP Server

by deepakbishnoi717
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Python
Hybrid

Test Remote MCP-Server - Ausgaben-Tracker

Ein auf FastMCP basierender Remote-Server zur Verwaltung von Ausgaben mit Kategorieunterstützung und detaillierter Nachverfolgung.

Übersicht

Dieses Projekt bietet eine Implementierung des Model Context Protocol (MCP) für einen Ausgaben-Tracker-Dienst. Es verwendet FastMCP, um Tools zur Ausgabenverwaltung bereitzustellen, die in Claude Desktop oder andere MCP-kompatible Clients integriert werden können.

Related MCP server: Expense Tracker MCP Server

Funktionen

  • Ausgaben hinzufügen: Protokollieren Sie neue Ausgabeneinträge mit Datum, Betrag, Kategorie und Notizen

  • Kategorieunterstützung: Organisieren Sie Ausgaben nach Kategorie und Unterkategorie

  • Datenbankpersistenz: SQLite-Datenbank für zuverlässige Datenspeicherung

  • Asynchrone Operationen: Entwickelt mit async/await für effiziente gleichzeitige Operationen

  • Proxy-Server: Enthält eine Proxy-Server-Konfiguration für den Fernzugriff

Projektstruktur

test-remote-mcp-server/
├── main.py              # Main FastMCP server with expense tracking tools
├── proxy.py             # Proxy configuration for remote server access
├── categories.json      # Category definitions for expenses
├── pyproject.toml       # Project configuration and dependencies
└── README.md            # This file

Installation

Voraussetzungen

  • Python 3.11 oder höher

  • pip oder Poetry Paketmanager

Einrichtung

  1. Klonen Sie das Repository:

git clone https://github.com/deepakbishnoi717/test-remote-mcp-server.git
cd test-remote-mcp-server

  1. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

  1. Installieren Sie die Abhängigkeiten:

pip install -e .

Oder mit Poetry:

poetry install

Verwendung

Ausführen des lokalen Servers

Starten Sie den lokalen FastMCP-Server:

python main.py

Verwendung des Proxy-Servers

So führen Sie den Proxy-Server aus, der eine Verbindung zu einer Remote-FastMCP-Cloud-Instanz herstellt:

python proxy.py

Verfügbare Tools

add_expense

Fügen Sie der Datenbank einen neuen Ausgabeneintrag hinzu.

Parameter:

  • date (string): Datum der Ausgabe (z. B. "2024-01-15")

  • amount (float): Ausgegebener Betrag

  • category (string): Hauptausgabenkategorie

  • subcategory (string, optional): Unterkategorie für die Ausgabe

  • note (string, optional): Zusätzliche Notizen zur Ausgabe

Beispiel:

await add_expense("2024-01-15", 25.50, "Food", "Groceries", "Weekly shopping")

Datenbank

Das Projekt verwendet SQLite zur Datenpersistenz. Die Datenbank wird beim ersten Start automatisch initialisiert und umfasst:

  • Automatische Tabellenerstellung

  • WAL (Write-Ahead Logging) für bessere Nebenläufigkeit

  • Kategorien-Tabellenzuordnung für die Ausgabenorganisation

Speicherort der Datenbankdatei: Temporäres Systemverzeichnis (expenses.db)

Technologiestack

  • FastMCP: Framework für das Model Context Protocol

  • aiosqlite: Asynchroner SQLite-Treiber

  • Python 3.11+: Modernes Python mit Async-Unterstützung

Konfiguration

Kategorien

Ausgabenkategorien sind in categories.json definiert. Passen Sie diese Datei an, um Ausgabenkategorien für Ihren Anwendungsfall hinzuzufügen oder zu ändern.

Integration mit Claude Desktop

So verwenden Sie diesen Server mit Claude Desktop:

  1. Richten Sie den Server gemäß den oben genannten Installationsschritten ein

  2. Konfigurieren Sie Claude Desktop für die Verbindung mit diesem MCP-Server

  3. Verwenden Sie natürlichsprachliche Abfragen, um Ihre Ausgaben zu verwalten

Lizenz

Dieses Projekt ist Open Source und unter der entsprechenden Lizenz verfügbar.

Mitwirken

Beiträge sind willkommen! Bitte zögern Sie nicht, einen Pull Request einzureichen oder ein Issue zu öffnen.

Support

Bei Problemen oder Fragen öffnen Sie bitte ein Issue auf GitHub unter: https://github.com/deepakbishnoi717/test-remote-mcp-server/issues

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

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