Abi-个人财务助理
A. 基于隐私优先MCP的RAG AI代理 个人理财。Abi连接到您的 实际预算 数据，并使用与OpenAI兼容的LLM来回答问题、生成可视化、预测支出和管理预算，同时保持财务数据的本地性和安全性。
主要亮点：
- 🔒 隐私第一：在人工智能处理之前，对商户名称进行哈希处理；你的原始数据永远不会离开你的机器
- 🛠️ MCP工具调用：13个用于查询、分析和修改财务数据的专用工具
- 📊 本地RAG：在加密的SQLite数据库上检索增强生成
- 🤖 多模态：与GPT-4o、GPT-4o-mini、o4-mini或当地LLM（Ollama、LM Studio）配合使用
✅ 用户先决条件
要管理Abi，你需要一个 AI密钥 预算（从 实际预算).
1.实际预算（您的财务数据） Abi是一名助理 实际预算，一款免费的私人本地预算应用程序。
- 获取应用：下载 实际预算 然后在你的机器上运行它。
- 连接:
- 服务器URL：使用您的本地URL（通常 http://localhost:5006). - 同步ID首选 设置 → 显示高级设置 在实际中找到这个。 - 密码：您的登录密码（如果已设置）。
2.OpenAI API密钥（头脑） Abi利用OpenAI的智能来理解你的问题。
- 注册地址： platform.openai.com.
- 增加5美元的信贷（Abi的运营成本很低，但需要一个资金账户）。
- 首选 API密钥 → 创建新密钥.
- 复制此密钥（以开头
sk-...).
🔧 代理工具
AI代理使用MCP风格的函数调用，并使用按功能组织的13个工具：
📖 读取（查询数据）
| 工具 | 说明 |
|---|---|
get_account_balances | 获取所有账户和信用卡的当前余额 |
get_spending_category | 一个月按类别分列的支出明细 |
search_transactions | 按商家、类别或日期范围搜索交易 |
get_monthly_budget | 获取预算金额与实际支出 |
get_all_categories | 列出所有可用的预算类别 |
detect_recurring_payments | 确定订阅和经常性费用 |
📊 分析（聚合和预测）
| 工具 | 说明 |
|---|---|
generate_chart | 创建甜甜圈或条形图可视化 |
simulate_purchase | 检查购买是否符合您的预算 |
forecast_expenses | 根据历史模式预测未来支出 |
✏️ 写入（修改数据）
| 工具 | 说明 |
|---|---|
update_category_budget | 设置或更新类别的预算金额 |
create_transaction | 添加新交易（支出或收入） |
🧠 规划与研究
| 工具 | 说明 |
|---|---|
create_execution_plan | 将复杂的请求分解为分步计划 |
web_search | 在网上搜索财务背景（利率、比较、建议） |
🔒 隐私和安全
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 无云存储 | 所有财务数据都保存在您的计算机上的本地加密数据库中 |
| 商人面具 | 真实的商家名称被散列（例如，“星巴克”→ “Merchant_A1B2C3”），然后发送给AI。仅在最终显示中取消屏蔽。 |
| 数据库加密 | 使用SQLCipher加密和实际预算密码 |
| 本地图表 | 可视化在本地生成并嵌入为Base64图像 |
| 混合网络搜索 | 网络搜索仅用于一般知识——你的财务数字永远不会包含在查询中 |
| 无凭据记录 | API密钥和密码从未记录或包含在AI上下文中 |
| 构建时清洁 | 构建脚本将删除 .env 和 db.sqlite 自动 |
| 用户数据隔离 | 在打包的应用程序中，用户数据存储在 %AppData%/Abi Financial Assistant/，与应用程序文件分开 |
🏗️ 建筑
该应用程序由四个在本地协同工作的主要组件组成：
- 前端（电子/反应）：提供聊天界面、设置管理和呈现交互式图表。
- 后端（Python/FastAPI）：管理人工智能上下文、执行MCP工具和编排工作流程的中央智能。
- 隐私保护（Python）：一个中间件层，在敏感数据（如商家名称）到达人工智能之前对其进行哈希处理，并为用户揭开其面纱。
- 数据桥（Node.js）：一种专门的服务，处理同步和SQLCipher加密，以安全地与您的实际预算数据进行通信。
🚀 先决条件
- Python 3.13+ （通过管理
uv) - Node.js 18+
- 实际预算：正在运行的实例（本地或托管）和您的同步ID。
- 紫外线：快速Python包管理器(
pip install uv).
🛠️ 安装
1.设置后端
导航到后端文件夹以安装依赖项：
cd backend
uv sync2.设置网桥
导航到网桥文件夹：
cd bridge
npm install3.设置前端
导航到前端文件夹：
cd frontend
npm install4.环境配置
创建 .env 根目录中的文件(c:\Coding\Financial Assistant\).您也可以稍后通过配置这些设置 设置UI 在应用程序中。
# AI Provider
OPENAI_API_KEY=your_key_here
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini
OPENAI_BASE_URL=
# Actual Budget Configuration
ACTUAL_SERVER_URL=http://localhost:5006
ACTUAL_PASSWORD=your_password
ACTUAL_SYNC_ID=your_sync_id🏃♂️ 用法
一键启动
该项目包括一个启动Python后端和Electron前端的启动器脚本。
# From root directory
node launch.js手动启动（传统）
如果您更喜欢识别特定服务中的问题：
- 后端:
cd backend && uv run server.py - 前端:
cd frontend && npm start
📦 配电楼
要创建独立的Windows安装程序，请执行以下操作：
# From root directory
node build.js这将：
- 将Python后端构建为独立的
.exe - 安装网桥依赖项
- 构建React前端
- 使用Electron Builder打包所有内容
输出：安装程序将在 frontend/dist-electron/.
🔌 API端点（后端）
POST /chat：与代理人互动。GET /settings：检索当前配置（已屏蔽，未暴露任何秘密）。POST /settings：更新API键或模型首选项。POST /sync：从实际预算触发手动同步。
许可证
MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件。