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deepakbishnoi717

Expense Tracker MCP Server

by deepakbishnoi717
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Hybrid

Probar Servidor MCP Remoto - Seguimiento de Gastos

Un servidor remoto basado en FastMCP para gestionar gastos con soporte para categorías y seguimiento detallado.

Descripción general

Este proyecto proporciona una implementación del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para un servicio de Seguimiento de Gastos. Utiliza FastMCP para exponer herramientas de gestión de gastos que pueden integrarse con Claude Desktop u otros clientes compatibles con MCP.

Related MCP server: Expense Tracker MCP Server

Características

  • Añadir Gastos: Registrar nuevas entradas de gastos con fecha, importe, categoría y notas

  • Soporte de Categorías: Organizar gastos por categoría y subcategoría

  • Persistencia de Base de Datos: Base de datos SQLite para un almacenamiento de datos fiable

  • Operaciones Asíncronas: Construido con async/await para operaciones concurrentes eficientes

  • Servidor Proxy: Incluye una configuración de servidor proxy para acceso remoto

Estructura del Proyecto

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

Instalación

Requisitos previos

  • Python 3.11 o superior

  • Gestor de paquetes pip o Poetry

Configuración

  1. Clonar el repositorio:

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

  1. Crear un entorno virtual:

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

  1. Instalar dependencias:

pip install -e .

O usando Poetry:

poetry install

Uso

Ejecutar el Servidor Local

Inicie el servidor FastMCP local:

python main.py

Usar el Servidor Proxy

Para ejecutar el servidor proxy que se conecta a una instancia remota de FastMCP Cloud:

python proxy.py

Herramientas Disponibles

add_expense

Añadir una nueva entrada de gasto a la base de datos.

Parámetros:

  • date (string): Fecha del gasto (ej. "2024-01-15")

  • amount (float): Importe gastado

  • category (string): Categoría principal del gasto

  • subcategory (string, opcional): Subcategoría para el gasto

  • note (string, opcional): Notas adicionales sobre el gasto

Ejemplo:

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

Base de Datos

El proyecto utiliza SQLite para la persistencia de datos. La base de datos se inicializa automáticamente en la primera ejecución e incluye:

  • Creación automática de tablas

  • WAL (Write-Ahead Logging) para una mejor concurrencia

  • Mapeo de tablas de categorías para la organización de gastos

Ubicación del archivo de base de datos: Directorio temporal del sistema (expenses.db)

Stack Tecnológico

  • FastMCP: Framework del Protocolo de Contexto de Modelo

  • aiosqlite: Controlador SQLite asíncrono

  • Python 3.11+: Python moderno con soporte asíncrono

Configuración

Categorías

Las categorías de gastos se definen en categories.json. Personalice este archivo para añadir o modificar categorías de gastos para su caso de uso.

Integración con Claude Desktop

Para usar este servidor con Claude Desktop:

  1. Configure el servidor siguiendo los pasos de instalación anteriores

  2. Configure Claude Desktop para conectarse a este servidor MCP

  3. Utilice consultas en lenguaje natural para gestionar sus gastos

Licencia

Este proyecto es de código abierto y está disponible bajo la licencia correspondiente.

Contribución

¡Las contribuciones son bienvenidas! Por favor, siéntase libre de enviar una solicitud de extracción (pull request) o abrir un problema.

Soporte

Para problemas o preguntas, por favor abra un problema en GitHub en: 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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