Splitwise MCP Bot

Splitwise Gen AI项目→ # 财务助理Gen AI项目

一个综合项目，使用MCP（模型上下文协议）和React前端将Splitwise API与AI功能集成在一起。 → 下一代财务助理平台，利用人工智能帮助用户管理、分析和优化财务。当前版本集成了Splitwise用于费用管理，但这只是一个开始——未来的更新将包括信用报告分析、财务见解等功能。

项目概述

该项目旨在成为您的一体化财务助理。虽然最初的版本侧重于用于集团费用管理的Splitwise集成，但我们的路线图包括：

• 获取和分析信用报告
• 个性化的财务见解和建议
• 预算跟踪和优化
• 与其他财务数据源集成
• 还有更多！

Splitwise只是提供由人工智能驱动的整体财务管理体验的更广泛愿景的一部分。

项目结构

splitwise gen-ai/
├── chat-frontend/          # React frontend application
├── splitwise-mcp/         # Splitwise MCP server
├── backend/               # MCP client and API server
├── start-all.bat         # Windows batch script to start all services
├── start-all.ps1         # PowerShell script to start all services
└── README.md             # This file

先决条件

• Node.js（v16或更高版本）
• Python（v3.8或更高版本）
• Git

环境设置

1.拆分MCP服务器

导航到 splitwise-mcp 目录并设置环境变量：

cd splitwise-mcp

复制示例环境文件：

cp env.example .env

编辑 .env 并添加您的Splitwise API令牌：

SPLITWISE_API_TOKEN=your_actual_splitwise_api_token_here
SPLITWISE_BASE_URL=https://secure.splitwise.com/api/v3.0

2.后端服务器

导航到 backend 目录并设置环境变量：

cd backend

复制示例环境文件：

cp env.example .env

编辑 .env 并添加您的Google AI API密钥：

GOOGLE_API_KEY=your_actual_google_api_key_here
MCP_SERVER_URL=http://localhost:4200/mcp/

安装

1.安装前端依赖项

cd chat-frontend
npm install

2.安装Python依赖项

对于Splitwise MCP服务器：

cd splitwise-mcp
pip install -r requirements.txt

对于后端服务器：

cd backend
pip install -r requirements.txt

运行应用程序

选项1：使用脚本

Windows（PowerShell）：

.\start-all.ps1

窗口（批处理）：

start-all.bat

选项2：手动启动

1. 启动拆分MCP服务器：

   cd splitwise-mcp
   python main.py

1. 启动后端服务器：

   cd backend
   python server.py

1. 启动前端：

   cd chat-frontend
   npm run dev

Git配置

这个项目是用Git初始化的，包括一个全面的 .gitignore 文件：

• 忽略所有环境文件(.env)
• 不包括虚拟环境(venv/, env/)
• 忽略Node.js依赖关系(node_modules/)
• 不包括构建工件和缓存文件
• 保护API密钥和机密

重要安全注意事项

1. 永不承诺 .env 文件 -它们包含敏感的API密钥
2. 使用 env.example 文件 -这些可以安全地提交并用作模板
3. 环境变量会自动加载 -代码将查找 .env 每个项目目录中的文件

需要API密钥

1. 拆分API代币：从 Splitwise API文档
2. 谷歌人工智能API密钥：从 谷歌人工智能工作室

发展

添加新的环境变量

1. 将变量添加到相应的 env.example 文件
2. 更新要使用的代码 os.getenv() 读取变量
3. 在README中记录新变量

聊天上下文管理

该应用程序现在支持完整的对话上下文：

• 上下文保护：后端维护对话历史记录，并将其包含在每个查询中
• 智能截断：对长对话进行智能总结，以防止令牌溢出
• 上下文限制：仅包含最后10条消息的全部细节
• 早期总结：对于较长的对话，会总结较早的消息
• 调试终结点：使用 /debug-context 查看上下文是如何构建的

测试上下文功能

运行测试脚本以验证上下文处理：

node test-context.js

项目结构

• 前端：使用Vite快速开发React应用程序
• 单向 MCP：封装Splitwise API的FastMCP服务器
• 后端：在前端和MCP服务器之间进行协调的FastAPI服务器

故障排除

常见问题

1. “需要SPLITWESE_API_TOKEN环境变量”

- 确保您已创建 .env 文件在 splitwise-mcp/ - 验证您的API令牌是否正确

1. “需要GOOGLE_API_KEY环境变量”

- 确保您已创建 .env 文件在 backend/ - 验证您的Google AI API密钥是否正确

1. 端口冲突

- 前端在端口5173上运行（Vite默认） - MCP使用服务器在端口8000上运行 - Splitwise MCP服务器在端口4200上运行

贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支
3. 进行更改
4. 确保所有环境变量都已正确配置
5. 提交拉取请求

许可证

这个项目是供教育和个人使用的。请遵守所有使用的API的服务条款。

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未来路线图

我们正在积极努力将这个平台扩展到Splitwise之外。计划的功能包括：

• 获取和分析信用报告
• 自动财务健康检查
• 智能预算工具
• 与银行和其他金融服务的整合
• 高级分析和报告

请继续关注我们将此项目转变为功能齐全的财务助理的最新进展！