Expense Tracker MCP

Un servidor Model Context Protocol (MCP) remoto construido con FastMCP que permite a asistentes de IA como Claude interactuar con un sistema de seguimiento de gastos mediante herramientas estructuradas.

🚀 Descripción general

Este proyecto demuestra cómo un asistente de IA puede interactuar con datos externos y funcionalidad de aplicaciones a través de MCP.

El servidor Expense Tracker MCP usa FastMCP para exponer herramientas de gestión de gastos y SQLite para almacenar datos de gastos.

El servidor se despliega de forma remota con FastMCP Cloud, lo que permite que un cliente compatible con MCP, como Claude, se conecte a él a través de un endpoint MCP remoto.

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🏗️ Arquitectura

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

✨ Características

• Añadir y gestionar gastos

• Recuperar registros de gastos

• Categorizar gastos

• Guardar datos de gastos usando SQLite

• Exponer la funcionalidad de gastos a través de herramientas MCP

• Desplegar el servidor MCP de forma remota

• Conectar el servidor MCP remoto a Claude

• Permitir que los asistentes de IA interactúen con datos de gastos estructurados

🛠️ Stack Tecnológico

• Python

• FastMCP

• Model Context Protocol (MCP)

• SQLite

• JSON

• FastMCP Cloud

• Claude

🔌 Ejemplos de interacción

Una vez conectados a Claude, los usuarios pueden interactuar con el rastreador de gastos mediante lenguaje natural.

"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 interpreta la solicitud del usuario e invoca la herramienta MCP adecuada expuesta por el servidor.

☁️ Despliegue remoto

El servidor MCP está desplegado en FastMCP Cloud y se expone a través de un endpoint MCP remoto.

Esto permite que Claude y otros clientes compatibles con MCP accedan al servidor sin ejecutarlo localmente.

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

⚙️ Configuración local

Clona el repositorio:

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

Crea un entorno virtual:

python -m venv .venv

Activa el entorno virtual en Windows:

.venv\Scripts\activate

Instala las dependencias:

pip install -r requirements.txt

Si estás usando uv:

uv sync

▶️ Ejecutar localmente

Ejecuta el servidor FastMCP:

fastmcp run server.py

El comando exacto puede variar según la configuración del proyecto.

🔗 Conectar con Claude

Después de desplegar el servidor en FastMCP Cloud, la aplicación proporciona un endpoint MCP remoto.

Este endpoint puede configurarse en un cliente compatible con MCP, como Claude.

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

Una vez conectado, Claude puede descubrir y usar las herramientas expuestas por el servidor MCP.

🔐 Seguridad

La información sensible nunca debe enviarse como commit en este repositorio.

Los siguientes archivos deben permanecer privados:

.env
expenses.db
.venv/
__pycache__/

Las claves de API y otros secretos deben almacenarse mediante variables de entorno en lugar de estar codificados en el código fuente.

🎯 Objetivos de aprendizaje

Este proyecto se creó para entender:

• Cómo funciona el Model Context Protocol

• Cómo interactúan los asistentes de IA con herramientas externas

• Cómo crear servidores MCP usando FastMCP

• Cómo conectar LLMs con datos externos

• Cómo funcionan los flujos de trabajo de IA basados en herramientas

• Cómo desplegar un servidor MCP de forma remota

• Cómo se puede integrar MCP con Claude

🚧 Mejoras futuras

• Añadir autenticación y autorización

• Añadir análisis de gastos mensuales

• Añadir seguimiento de presupuesto

• Añadir perspectivas financieras más completas

• Mejorar el manejo de errores y la validación de entradas

• Añadir pruebas automatizadas

• Usar una base de datos de nivel de producción

• Añadir más herramientas de gestión financiera

👩💻 Autora

Khushi Sonwane

Estudiante de Inteligencia Artificial y Robótica

Interesada en IA generativa, agentes de IA, MCP, RAG e investigación en IA.