Assistente Financeiro
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Assistente FinanceiroQuais são minhas despesas mensais?"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Assistente Financeiro (MCP Server)
Servidor MCP de exemplo, construído com o
SDK mcp (MCPServer), que expõe:
Tool
adiciona(a, b)— soma dois números inteiros.Resource
memory://despesas_mensais— lê o conteúdo de servers/contas_a_pagar.txt.Prompt
formatar_dado_cadastral(cpf)— gera um prompt para formatar um CPF no padrãoxxx.xxx.xxx-xx.
Pré-requisitos
Python 3.11 (o
.venvdeste projeto foi criado com essa versão via pyenv-win).Node.js + npx — necessários apenas para
mcp dev, que baixa e executa o MCP Inspector vianpx. Verifique com:node --version npx --version
Related MCP server: Expense Tracker MCP Server
Instalação
# 1. Criar o ambiente virtual (se ainda não existir)
python -m venv .venv
# 2. Ativar o ambiente virtual
.venv\Scripts\Activate.ps1
# 3. Instalar as dependências
pip install -r requirements.txtAs dependências foram congeladas com
pip freezea partir de um ambiente compartilhado com outros projetos (Streamlit, OpenAI Agents, pandas, etc.) — nem tudo ali é usado por este servidor. O único pacote realmente necessário para rodarservers/server_test.pyé omcp(com o extracli, para os comandosmcp dev/mcp run):pip install "mcp[cli]"
Executando o servidor
Opção 1 — Modo desenvolvimento (MCP Inspector)
Sobe o servidor junto com o MCP Inspector (interface web para testar tools, resources e prompts manualmente):
mcp dev servers/server_test.pyIsso abre o Inspector em http://localhost:6274 (o token de sessão aparece
no terminal). Requer Node/npx instalados, conforme os pré-requisitos acima.
Opção 2 — Execução direta (stdio)
Para rodar o servidor "puro", sem o Inspector — modo usado por clientes MCP (Claude Desktop, etc.) que já falam o protocolo via stdio:
mcp run servers/server_test.pyOpção 3 — Registrar no Claude Desktop
mcp install servers/server_test.pyVariáveis de ambiente
Existe um arquivo .env na raiz do projeto. O servidor atual
(server_test.py) não lê essas variáveis (não há load_dotenv()),
então ele funciona mesmo sem o .env.
⚠️ Atenção: o
.envdeste repositório contém uma chave real da OpenAI em texto puro. Não faça commit desse arquivo e recomenda-se rotacionar a chave. Se algum código futuro precisar dela, carregue compython-dotenv:from dotenv import load_dotenv load_dotenv()
Estrutura do projeto
mcp-server/
├── .env # variáveis de ambiente (não versionar)
├── requirements.txt # dependências (pip freeze do ambiente)
└── servers/
├── server_test.py # servidor MCP (tool, resource, prompt)
└── contas_a_pagar.txt # dados lidos pelo resource despesas_mensaisObservações de compatibilidade
Este projeto usa
mcp==2.1.1. Na versão 2.x,FastMCPfoi renomeado paraMCPServer(from mcp.server.mcpserver import MCPServer) — se for consultar exemplos antigos do SDK (FastMCP), adapte o import.O pacote
openai-agents==0.0.14(presente norequirements.txt, mas não usado por este servidor) exigemcp<2. Isso significa quepip install -r requirements.txtfalha do zero por conflito de dependências caso ambos sejam instalados juntos. Se você não usaopenai-agentsneste projeto, pode removê-lo dorequirements.txt; caso use, atualize-o para>=0.19(compatível commcp<3,>=1.19.0).
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
65 utility tools for AI agents: calculators, converters, live data, crypto — paid per call via x402.
651Brazilian Open Finance MCP — 30+ banks (Itaú, Nubank, etc.) to Claude/Cursor. Read-only.
Brazilian company data, CNPJ/CPF validation and KYB risk score. Pay per call via x402 (USDC).
1- ManiloOAuthapp.ledgy.api
Log, query, and edit expenses, budgets, and accounts in Manilo (formerly Ledgy) from any MCP-compatible AI assistant.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityFmaintenanceEnables AI agents to manage personal expenses through natural language conversations. Supports adding, searching, and analyzing transactions with automatic categorization and financial insights.3MIT
- FlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables managing personal expenses, budgets, and financial summaries through natural language, with tools for adding, listing, updating, deleting expenses, setting budgets and credits, and generating dashboards.-
- FlicenseCqualityDmaintenanceEnables logging, querying, and summarizing personal expenses via natural language, with tools for adding, listing, and aggregating spending by category.3-
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI agents to manage personal expenses via natural language through add, query, summarize, and delete expense tools.-