Co dělá “Ramp” MCP Server?

Ramp MCP (Model Context Protocol) Server funguje jako most mezi AI asistenty a finanční platformou Ramp, rozšiřuje workflow pro vývojáře i AI agenty. Umožňuje externí přístup k Ramp Developer API, čímž zpřístupňuje načítání, analýzu a manipulaci s finančními daty jako jsou transakce, refundace, faktury a další. Server implementuje ETL pipeline a využívá in-memory SQLite databázi pro efektivní zpracování a analýzu dat velkými jazykovými modely (LLM). Díky zveřejnění databázových operací, přímému načítání dat a nástrojům pro nahrávání umožňuje Ramp MCP AI klientům provádět vlastní dotazy, spravovat datové sady a automatizovat úlohy související s financemi, přičemž abstrahuje složitost API a respektuje limity tokenů/vstupů.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou uvedeny žádné explicitní šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dokumentaci ani kódu nejsou uvedeny explicitní MCP „zdroje“. Server však zpřístupňuje objekty Ramp dat, například:

• Transakce
• Refundace
• Faktury
• Lokace
• Oddělení
• Bankovní účty
• Dodavatelé
• Bankovní účty dodavatelů
• Subjekty
• Limity výdajů
• Programy výdajů
• Uživatelé

Nástroje databáze

• process_data: Připraví a zpracuje data v efemérní in-memory databázi pro analýzu.
• execute_query: Spouští SQL dotazy nad in-memory databází.
• clear_table: Maže data z tabulek v in-memory databázi.

Nástroje pro načítání dat

• get_ramp_categories: Načítá kategorie z Ramp API.
• get_currencies: Načítá podporované měny.

Nástroje pro nahrávání dat

• load_transactions: Načte data transakcí (vyžaduje scope transactions:read).
• load_reimbursements: Načte data refundací (vyžaduje scope reimbursements:read).
• load_bills: Načte data faktur (vyžaduje scope bills:read).
• load_locations: Načte data o lokalitách (vyžaduje scope locations:read).
• load_departments: Načte data o odděleních (vyžaduje scope departments:read).
• load_bank_accounts: Načte data bankovních účtů (vyžaduje scope bank_accounts:read).
• load_vendors: Načte data dodavatelů (vyžaduje scope vendors:read).
• load_vendor_bank_accounts: Načte bankovní účty dodavatelů (vyžaduje scope vendors:read).
• load_entities: Načte data subjektů (vyžaduje scope entities:read).
• load_spend_limits: Načte limity výdajů (vyžaduje scope limits:read).
• load_spend_programs: Načte programy výdajů (vyžaduje scope spend_programs:read).
• load_users: Načte data uživatelů (vyžaduje scope users:read).

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Automatizovaná analýza finančních dat: Získávejte a zpracovávejte data transakcí, refundací a faktur pro analytiku nebo reporting.
• Automatizace správy výdajů: Dotazujte a manipulujte s daty týkajícími se limitů výdajů, oddělení a uživatelů pro zjednodušení schvalování výdajů a kontrol.
• Vlastní integrace workflow: Integrujte data Ramp do interních nástrojů či dashboardů pomocí LLM agentů pro individuální byznysová řešení.
• Sledování dodavatelů a plateb: Načítejte a analyzujte informace o dodavatelích, bankovních účtech a platbách pro auditní či párovací workflow.
• Automatizace auditu a souladu: Využívejte LLM ke zjišťování anomálií nebo trendů v Ramp datech programově a snižte tak manuální zátěž při kontrole.

Jak nastavit

Windsurf

Pro Windsurf nebyly nalezeny žádné specifické instrukce.

Claude

1. Naklonujte repozitář Ramp MCP do svého počítače.
2. Nainstalujte uv jako správce balíčků.
3. Upravte nebo vytvořte soubor claude_desktop_config.json ve správném adresáři (typicky /Library/Application Support/Claude/).
4. Přidejte následující konfiguraci pro Ramp MCP server:

{
  "mcpServers": {
    "ramp-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/<ABSOLUTNÍ-CESTA-K>/ramp-mcp",
        "run",
        "ramp-mcp",
        "-s",
        "transactions:read,reimbursements:read"
      ],
      "env": {
        "RAMP_CLIENT_ID": "<CLIENT_ID>",
        "RAMP_CLIENT_SECRET": "<CLIENT_SECRET>",
        "RAMP_ENV": "<demo|qa|prd>"
      }
    }
  }
}

5. Uložte konfiguraci a (znovu) spusťte Claude Desktop, aby načetl MCP server.

Zabezpečení API klíčů:
Používejte proměnné prostředí dle sekce env výše, abyste se vyhnuli zakódování citlivých klíčů přímo do kódu.

Cursor

Pro Cursor nebyly nalezeny žádné specifické instrukce.

Cline

Pro Cline nebyly nalezeny žádné specifické instrukce.

Jak použít tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním komponenty MCP do svého flow a propojte ji s AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte detaily svého MCP serveru v tomto formátu JSON:

{
  "ramp-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení může AI agent využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “ramp-mcp” na skutečný název MCP serveru a URL nahradit vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Podpora roots: Není zmíněno

Podpora sampling: Není zmíněno

Náš názor

Ramp MCP je zaměřený a rozumně vymezený MCP server pro finanční datové pipeline a automatizaci. Nabízí robustní sadu nástrojů pro nahrávání, dotazování a správu dat, ale postrádá explicitní definice promptů, zdrojů i dokumentaci k roots/samplingu. Nastavení i bezpečnostní praxe jsou kvalitní, ale širší integrace a pokročilé MCP funkce nejsou popsány.
Celkově jde o praktický a spolehlivý MCP server pro použití s Ramp API, nikoli však o referenční implementaci celé MCP specifikace.

MCP Score