Token导航 LogoToken导航

MCP Server · AI代理

Fisc MCP

FiscAI MCP是一款面向墨西哥小微企业的财税金融服务工具,提供税务咨询、财务风险评估、文档搜索和业务增长预测等功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
风险管理Python金融服务

快速开始

作者 / 组织
abrahamsldev
提供方
abrahamsldev
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Fisc MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -m venv .venv; .\.venv\Scripts\Activate.ps1

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

FiscAI MCP

FISCMCP项目的专业自述(西班牙语)。本文档解释了该项目的功能、如何安装和运行它、如何配置它以及开发和部署步骤。

描述

Fiscai MCP是一个工具服务器,旨在为墨西哥的微型和小型企业提供财政和金融咨询。组合:

  • 用于语言生成和嵌入的人工智能引擎(谷歌双子座)。
  • 用于RAG(Retrieval-Augmented Generation)的语义搜索和存储后端。
  • 工具:财政建议、辅助聊天、风险分析、文件搜索、正式化路线图、增长预测(ML模型)和地图开放(Deep Links)。

内核是用 fastmcp (实例) mcp 英语 src/main.py)并提供可选的HTTP服务器(src/http_server.pyProbar终点休息。

主要特征

  • 通过RAG(嵌入+相关文件)定制税收建议。
  • 带有自动意图检测的辅助聊天(例如,为银行或卫星打开地图)。
  • SUPABASE中税收文件的语义搜索。
  • 财政风险分析和正式化路线图的生成。
  • 使用训练模型预测业务增长 src/modelDemo).

存储库结构(摘要)

  • run_server.py -运行MCP服务器的入口点(FASTMCP模式)。
  • run_http_server.py -运行HTTP服务器(Fastapi+Uvicorn)的脚本。
  • server.py -准备部署的文件(导出 mcp 用于自动探测器)。
  • requirements.txt -项目依赖性。
  • src/ -主要源代码:

- main.py -注册工具(@mcp.tool() y提示 @mcp.prompt()). - http_server.py -用于测试工具的REST API。 - gemini.py -客户和与谷歌双子座(LLM&Embeddings)的集成。 - supabase_client.py -Subase客户端(语义搜索、聊天历史等)。 - places.py -与Google Places集成以搜索位置。 - config.py -加载环境变量和验证。 - modelDemo/ -ML模型的数据和示例脚本(培训和演示)。

  • test_*.py -单元和集成测试套件(多个文件) test_*.py).

要求

  • Python 3.10+(首选)。
  • 匹普。
  • 访问使用的外部API:

- 谷歌双子座(clave GEMINI_API_KEY) - Supabase(URL y服务角色键) - 谷歌Places API(用于网站搜索)

列出的依赖项 requirements.txt。此外,建议为HTTP服务器安装 fastapi y uvicorn[standard].

环境变量(主要)

在文件中配置 .env 在项目的根或系统环境中:

  • SUPABASE_URL-SUPABASE项目的URL。
  • SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY——SUPABASE的服务角色键(参见RPC/特权)。
  • GEMINI_API_KEY-API密钥对Google GEMINI。
  • EXPO_PUBLIC_GOOGLE_MAPS_API_KEY o GOOGLE_MAPS_API_KEY-段落 places.
  • 端口-HTTP服务器的端口(默认) 8000).
  • NODE_ENV-- development 哦 production.
  • 可选:

- 双子座模型-双子座模型的名称(默认 gemini-2.5-flash). - Gemini_Fallback_Models-用逗号分隔的备份模型列表(默认) gemini-2.5-flash-lite,gemini-2.5-pro,gemini-3.1-pro-preview,gemini-3-flash-preview,gemini-3.1-flash-lite-preview). - Gemini_Embed_Model-嵌入模型(默认) gemini-embedding-001). - Embed_dim-嵌入的维度(默认) 768). - 相似性阈值-相似性阈值(默认) 0.6). - Topk_Documents-要恢复的文档数量(默认) 6).

重要提示:不要在公共存储库中发布密钥。在您的部署平台上使用秘密。

安装(本地)

  1. 克隆存储库并导航到文件夹:
cd C:\Users\Owner\Downloads\FiscMCP
  1. (可选)创建和激活虚拟环境:
python -m venv .venv; .\.venv\Scripts\Activate.ps1
  1. 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt
# Recomendado para la API HTTP (si vas a usarla):
pip install fastapi uvicorn[standard]
  1. 创建新文件 .env 遵循“环境变量”部分并添加必要的键。

执行

执行该项目有两种主要方式:

  1. MCP 服务器( FastMCP 模式)
  • 使用(从回购的根):
python run_server.py

该脚本添加 src 铝 PYTHONPATH 并执行 main() 英语 src/main.py,它记录工具并执行 mcp.run().

  1. Servidor HTTP(FastAPI)——准认证端点REST
  • 使用(从回购的根):
python run_http_server.py
  • El script美国 uvicorn 内部并将展示:

- 健康:http://localhost:8000/health - 互动文档(Swagger/OpenAPI):http://localhost:8000/docs - 主要端点: /api/fiscal-advice, /api/chat, /api/risk-analysis, /api/search, /api/user-context.

如果您更改端口,请定义 PORT 英语 .env.

端点(示例)

  1. 健康检查
# Obtener estado
Invoke-RestMethod -Method Get -Uri http://localhost:8000/health
  1. 申请税务建议(示例)
$body = @{ actividad = 'Ventas en línea'; ingresos_anuales = 300000; estado = 'CDMX' } | ConvertTo-Json
Invoke-RestMethod -Method Post -Uri http://localhost:8000/api/fiscal-advice -Body $body -ContentType 'application/json'
  1. 与助理聊天
$body = @{ message = '¿Dónde está un Banorte cerca de Reforma?'; user_id = 'guest' } | ConvertTo-Json
Invoke-RestMethod -Method Post -Uri http://localhost:8000/api/chat -Body $body -ContentType 'application/json'
  1. 文档语义搜索
$body = @{ query = 'beneficios régimen RESICO'; limit = 5 } | ConvertTo-Json
Invoke-RestMethod -Method Post -Uri http://localhost:8000/api/search -Body $body -ContentType 'application/json'

它是如何工作的(高水平)

  • src/main.py 注册多个工具,例如 @mcp.tool() y提示con @mcp.prompt() 实现业务逻辑(RAG、聊天、风险分析、路线图等)。
  • src/gemini.py 它封装了与谷歌双子座的集成:生成嵌入、提示符以及聊天和RAG逻辑。
  • src/supabase_client.py 封装对Supabase的访问-包括用于语义搜索的RPC(match_fiscai_documents)以及聊天历史和用户的表格。
  • src/places.py 使用Google Places API搜索机构并生成 deepLink 对于移动应用程序(fiscai://...)哦。
  • src/config.py 集中配置并验证关键环境变量。

开发和测试

  • REPO包含测试 test_*.py 用于基本单元测试。您可以使用 pytest.
pip install pytest
pytest -q
  • 对于迭代开发,我们建议使用虚拟环境,并在更改代码时重新启动服务器。

调试和常见问题

  • 错误:“缺少环境变量…”-请确保创建 .env 骗局 SUPABASE_URL, SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY, GEMINI_API_KEY y EXPO_PUBLIC_GOOGLE_MAPS_API_KEY 美国 places.
  • 双子座错误:验证 GEMINI_API_KEY 它是有效的,并且配置的模型存在于您的帐户中。
  • Subase:如果RPC函数失败,请验证名称(match_fiscai_documents, match_documents)它们存在于你的Subase项目中。

安全

  • 永远不要上去 SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY 你 GEMINI_API_KEY 公共仓库。
  • 对于制作,它使用托管平台(Vercel、Railway、Fly、AWS等)管理的秘密,而不是 .env 在迪斯科舞厅。

部署(快速建议)

  • Plataformas推荐的平台包括:铁路、Fly.io、Azure应用服务、DigitalOcean应用平台。
  • 建议:部署HTTP服务器(run_http_server.py)隐藏代理并与供应商管理秘密。
  • 考虑使用Docker容器进行可移植性(不包括DockerFile-可以轻松添加)。

争议

  • 打开建议或错误的问题。
  • Fork+PR:添加功能更改测试。
  • 遵循现有的编码风格并记录 README.md 当你改变公众行为时。

建议采取以下步骤

  • 添加一个 Dockerfile y docker-compose 促进当地部署。
  • 添加验证链接和测试的CI(GitHub操作)。
  • 添加示例 .env.example 具有不敏感的变量(变量名称和描述)。
  • 提高测试覆盖率 src/gemini.py (模拟响应)y src/supabase_client.py (模仿RPC)。

______________________________________________________________________

文摘:分析了该项目的结构和主要代码(src/main.py, src/http_server.py, src/gemini.py, src/supabase_client.py, src/places.py, src/config.py)我用西班牙语准备了这份自述,其中包括安装、配置和使用指南。如果你愿意,我可以:

  • 添加文件 .env.example 使用列出的环境变量进行回购。
  • C_创建 Dockerfile y docker-compose.yml 以身作则。
  • 为本地开发添加检查脚本(makefile/ps1)。

告诉我你更喜欢什么,然后我执行它。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

财税咨询Python本地部署金融服务小微企业支持AI助手风险管理

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
Fisc MCP

MCP World · 本页

0stdio有1 个2026-05-17
Everything Claude Code

MCP World

0stdio有1 个2026-05-17
Filesystem 560c4363

MCP World

13未说明未标注2 个2026-05-17
Time 7365cb6d

MCP.so

2SSE有2 个2026-05-17
Server Everything (everything)

MCP World

11stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Fisc MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv .venv; .\.venv\Scripts\Activate.ps1,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Fisc MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Fisc MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Fisc MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Fisc MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

继续浏览同类 MCP