Ramp MCP Server

Hvad gør “Ramp” MCP Server?

Ramp MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som et bindeled mellem AI-assistenter og Ramp finansielle dataplatform, hvilket forbedrer workflows for udviklere og AI-agenter. Den muliggør ekstern adgang til Ramp’s Developer API, så man kan hente, analysere og manipulere finansielle data såsom transaktioner, refusioner, regninger og mere. Serveren implementerer en ETL-pipeline og anvender en in-memory SQLite-database for effektiv databehandling og analyse af store sprogmodeller (LLMs). Ved at eksponere databaseoperationer, direkte datahentning og dataindlæsningsværktøjer, gør Ramp MCP det muligt for AI-klienter at udføre tilpassede forespørgsler, håndtere datasæt og automatisere finansrelaterede opgaver – alt imens API-kompleksitet abstraheres, og token/input-størrelsesbegrænsninger respekteres.

Liste over prompts

Der nævnes ingen eksplicitte prompt-skabeloner i repositoriet eller dokumentationen.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-“ressourcer” er nævnt i dokumentation eller kode. Dog tilbyder serveren adgang til Ramp dataobjekter såsom:

• Transaktioner
• Refusioner
• Regninger
• Lokationer
• Afdelinger
• Bankkonti
• Leverandører
• Leverandør bankkonti
• Enheder
• Forbrugsgrænser
• Forbrugsprogrammer
• Brugere

Databaseværktøjer

• process_data: Opsætter og behandler data i en flygtig in-memory database til analyse.
• execute_query: Udfører SQL-forespørgsler mod in-memory databasen.
• clear_table: Sletter data fra tabeller i in-memory databasen.

Hent-værktøjer

• get_ramp_categories: Henter kategoridata fra Ramp API.
• get_currencies: Henter understøttede valutaer.

Indlæs-værktøjer

• load_transactions: Indlæser transaktionsdata (kræver transactions:read scope).
• load_reimbursements: Indlæser refusionsdata (kræver reimbursements:read scope).
• load_bills: Indlæser regningsdata (kræver bills:read scope).
• load_locations: Indlæser lokalitetsdata (kræver locations:read scope).
• load_departments: Indlæser afdelingsdata (kræver departments:read scope).
• load_bank_accounts: Indlæser bankkontodata (kræver bank_accounts:read scope).
• load_vendors: Indlæser leverandørdata (kræver vendors:read scope).
• load_vendor_bank_accounts: Indlæser leverandør bankkontodata (kræver vendors:read scope).
• load_entities: Indlæser enhedsdata (kræver entities:read scope).
• load_spend_limits: Indlæser forbrugsgrænser (kræver limits:read scope).
• load_spend_programs: Indlæser forbrugsprogrammer (kræver spend_programs:read scope).
• load_users: Indlæser brugerdata (kræver users:read scope).

Anvendelsestilfælde for denne MCP-server

• Automatiseret finansdata-analyse: Hent og behandl transaktions-, refusions- og regningsdata til analyse eller rapportering.
• Automatisering af udgiftsstyring: Forespørg og manipuler data om forbrugsgrænser, afdelinger og brugere for at effektivisere godkendelser og kontrol.
• Integration af tilpassede workflows: Integrér Ramp-data med interne værktøjer eller dashboards via LLM-drevne agenter for skræddersyede forretningsindsigter.
• Leverandør- og betalingssporing: Hent og analyser leverandør-, bankkonto- og betalingsinformation til revision eller afstemningsworkflows.
• Automatisering af revision og compliance: Brug LLM’er til programmæssigt at fremhæve afvigelser eller tendenser i Ramp’s datasæt og derved reducere manuelt gennemgangsarbejde.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen platforms-specifikke instruktioner fundet for Windsurf.

Claude

1. Klon Ramp MCP-repositoriet til din lokale maskine.
2. Installer uv som pakkemanager.
3. Rediger eller opret din claude_desktop_config.json i den relevante mappe (typisk /Library/Application Support/Claude/).
4. Tilføj følgende konfiguration for Ramp MCP-serveren:

{
  "mcpServers": {
    "ramp-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/<ABSOLUTE-PATH-TO>/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. Gem konfigurationen og (gen)start Claude Desktop for at indlæse MCP-serveren.

Sikring af API-nøgler:
Brug miljøvariabler som vist i env-sektionen ovenfor for at undgå at hardkode følsomme nøgler.

Cursor

Ingen platforms-specifikke instruktioner fundet for Cursor.

Cline

Ingen platforms-specifikke instruktioner fundet for Cline.

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-workflow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du din MCP-serverkonfiguration med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “ramp-mcp” til det faktiske MCP-servernavn og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Roots-understøttelse: Ikke nævnt

Sampling-understøttelse: Ikke nævnt

Vores vurdering

Ramp MCP er en fokuseret, velafgrænset MCP-server til finansielle datapipelines og automatisering. Den tilbyder et robust værktøjssæt til dataloading, forespørgsel og management, men mangler eksplicitte prompt- og ressource-definitioner samt dokumentation om roots/sampling. Opsætning og sikkerhedspraksis er solide, men bredere platformintegration og avancerede MCP-funktioner er ikke detaljeret.
Overordnet set er dette en praktisk, pålidelig MCP-server til Ramp API-brug, men ikke en referenceimplementering af hele MCP-specifikationen.

MCP-score