Expense Tracker MCP

Ein entfernter Model Context Protocol (MCP)-Server, erstellt mit FastMCP, der KI-Assistenten wie Claude ermöglicht, über strukturierte Tools mit einem System zur Ausgabenverfolgung zu interagieren.

🚀 Überblick

Dieses Projekt demonstriert, wie ein KI-Assistent über MCP mit externen Daten und Anwendungsfunktionen interagieren kann.

Der Expense-Tracker-MCP-Server verwendet FastMCP, um Ausgabenverwaltungstools bereitzustellen, und SQLite, um Ausgabendaten zu speichern.

Der Server wird über FastMCP Cloud remote bereitgestellt, sodass ein MCP-kompatibler Client wie Claude über einen entfernten MCP-Endpunkt auf ihn zugreifen kann.

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🏗️ Architektur

Claude
   │
   │ MCP
   ▼
Remote MCP Endpoint
   │
   ▼
FastMCP Cloud
   │
   ▼
FastMCP Expense Tracker Server
   │
   ▼
SQLite Database

✨ Funktionen

• Ausgaben hinzufügen und verwalten

• Ausgabendatensätze abrufen

• Ausgaben kategorisieren

• Ausgabendaten mit SQLite speichern

• Ausgabenfunktionen über MCP-Tools bereitstellen

• Den MCP-Server remote bereitstellen

• Den entfernten MCP-Server mit Claude verbinden

• KI-Assistenten die Interaktion mit strukturierten Ausgabendaten ermöglichen

🛠️ Tech-Stack

• Python

• FastMCP

• Model Context Protocol (MCP)

• SQLite

• JSON

• FastMCP Cloud

• Claude

🔌 Beispielinteraktionen

Nach der Verbindung mit Claude können Benutzer mit dem Ausgaben-Tracker in natürlicher Sprache interagieren.

"Add an expense of ₹500 for groceries."

"Show me my recent expenses."

"How much did I spend on food?"

"List my expenses by category."

Claude interpretiert die Anfrage des Benutzers und ruft das entsprechende vom Server bereitgestellte MCP-Tool auf.

☁️ Remote-Bereitstellung

Der MCP-Server wird auf FastMCP Cloud bereitgestellt und über einen entfernten MCP-Endpunkt verfügbar gemacht.

Dadurch können Claude und andere MCP-kompatible Clients auf den Server zugreifen, ohne ihn lokal ausführen zu müssen.

Local Development
       ↓
FastMCP Server
       ↓
FastMCP Cloud
       ↓
Remote MCP Endpoint
       ↓
Claude

⚙️ Lokale Einrichtung

Klonen Sie das Repository:

git clone https://github.com/khushisonwane23/expense-tracker-mcp.git
cd expense-tracker-mcp

Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung:

python -m venv .venv

Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung unter Windows:

.venv\Scripts\activate

Installieren Sie die Abhängigkeiten:

pip install -r requirements.txt

Wenn Sie uv verwenden:

uv sync

▶️ Lokal ausführen

Führen Sie den FastMCP-Server aus:

fastmcp run server.py

Der genaue Befehl kann je nach Projektkonfiguration variieren.

🔗 Mit Claude verbinden

Nachdem der Server auf FastMCP Cloud bereitgestellt wurde, stellt die Anwendung einen entfernten MCP-Endpunkt bereit.

Dieser Endpunkt kann in einem MCP-kompatiblen Client wie Claude konfiguriert werden.

Claude
   ↓
Remote MCP Endpoint
   ↓
FastMCP Cloud
   ↓
Expense Tracker MCP Server
   ↓
SQLite Database

Sobald die Verbindung hergestellt ist, kann Claude die vom MCP-Server bereitgestellten Tools erkennen und verwenden.

🔐 Sicherheit

Sensible Informationen sollten niemals in dieses Repository committet werden.

Die folgenden Dateien sollten privat bleiben:

.env
expenses.db
.venv/
__pycache__/

API-Schlüssel und andere Geheimnisse sollten mithilfe von Umgebungsvariablen gespeichert werden, anstatt im Quellcode hartkodiert zu werden.

🎯 Lernziele

Dieses Projekt wurde erstellt, um Folgendes zu verstehen:

• Wie das Model Context Protocol funktioniert

• Wie KI-Assistenten mit externen Tools interagieren

• Wie man MCP-Server mit FastMCP erstellt

• Wie man LLMs mit externen Daten verbindet

• Wie Tool-basierte KI-Workflows funktionieren

• Wie man einen MCP-Server remote bereitstellt

• Wie MCP in Claude integriert werden kann

🚧 Zukünftige Verbesserungen

• Authentifizierung und Autorisierung hinzufügen

• Monatliche Ausgabenanalysen hinzufügen

• Budgetverfolgung hinzufügen

• Umfassendere Finanzeinblicke hinzufügen

• Fehlerbehandlung und Eingabevalidierung verbessern

• Automatisierte Tests hinzufügen

• Produktionsreife Datenbank verwenden

• Weitere Finanzverwaltungstools hinzufügen

👩💻 Author

Khushi Sonwane

Studentin der Künstlichen Intelligenz und Robotik

Interessiert on Generativer KI, KI-Agenten, MCP, RAG und KI-Forschung.