FinancialDoc analyzer MCP

财务文档分析器MCP服务器

一种生产级模型上下文协议（MCP）服务器，使用人工智能自动进行财务文档分析。从PDF和Excel文件中提取结构化数据，执行智能分析，并为LLM代理提供标准化工具。

特性

• 文档处理：从PDF和Excel文件中提取文本、表格和元数据
• AI驱动的分析：生成执行摘要，确定关键绩效指标，并检测财务危险信号
• 多提供商LLM支持：与OpenAI GPT-4、Anthropic Claude和谷歌Gemini合作
• 生产准备就绪：PostgreSQL数据库、API密钥认证、速率限制、审核日志
• MCP工具：4个用于LLM代理集成的标准化工具
• 容器化：完全支持Docker，便于部署

建筑

该系统遵循6层架构：

1. MCP服务器层：基于FastMCP的协议处理
2. 提取层：PDF/Excel文档解析
3. 分析层：LLM驱动的金融情报
4. 存储层：PostgreSQL用于缓存和审计
5. 安全层：身份验证、速率限制、审计跟踪
6. 测试层：全面的测试套件（80%以上的覆盖率目标）

快速开始

先决条件

• Docker和Docker Compose
• API密钥来自其中之一：OpenAI、Anthropic或Google Gemini

设置

1. 克隆存储库

git clone 
cd Financial_MCP

1. 创建环境文件

cp .env.example .env
# Edit .env with your API keys

1. 启动服务

docker-compose up -d

1. 查看日志

docker-compose logs -f mcp_server

MCP工具

1.分析文档

端到端的文档处理，包括提取和分析。

{
  "file_path": "/path/to/document.pdf",
  "analysis_types": ["summary", "red_flags", "kpi_extraction"],
  "options": {
    "include_raw_tables": false,
    "llm_provider": "openai"
  }
}

2.可提取物

从文档中提取结构化表数据。

{
  "file_path": "/path/to/document.pdf",
  "output_format": "json",
  "table_filters": {
    "keywords": ["Balance Sheet"],
    "min_rows": 2
  }
}

3.财务摘要

生成高层财务摘要。

{
  "document_id": "uuid-of-processed-document",
  "summary_style": "executive",
  "focus_areas": ["profitability", "liquidity", "growth", "risk"]
}

4.检测标志

识别财务异常和风险。

{
  "document_id": "uuid-of-processed-document",
  "detection_rules": {
    "thresholds": {
      "debt_to_equity_ratio": 2.0,
      "revenue_decline_percent": 15.0
    }
  }
}

配置

环境变量 .env:

# Database
DATABASE_URL=postgresql://mcpuser:changeme@postgres:5432/financial_mcp

# Authentication
API_KEYS=your-secure-key-1,your-secure-key-2

# LLM Providers
LLM_PROVIDER=openai
OPENAI_API_KEY=sk-...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

# Server Settings
MAX_FILE_SIZE_MB=50
RATE_LIMIT_PER_MINUTE=100
FILE_RETENTION_DAYS=7

发展

安装依赖项

python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

运行测试

pytest --cov=src --cov-report=html

数据库迁移

alembic upgrade head

技术栈

• MCP框架：FastMCP
• 文档分析：pdfplumber，openpyxl
• AI/LLM：OpenAI GPT-4，拟人克劳德，谷歌双子座
• 数据库：PostgreSQL 15
• 测试：pytest，pytest-cov
• 部署：Docker，Docker Compose

许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件