Servidor Ramp MCP

¿Qué hace el Servidor “Ramp” MCP?

El Servidor Ramp MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) actúa como un puente entre asistentes de IA y la plataforma de datos financieros Ramp, mejorando los flujos de trabajo para desarrolladores y agentes de IA. Permite el acceso externo a la API de Desarrolladores de Ramp, facilitando la recuperación, análisis y manipulación de datos financieros como transacciones, reembolsos, facturas y más. El servidor implementa un pipeline ETL y utiliza una base de datos SQLite en memoria para procesar y analizar datos de manera eficiente por modelos de lenguaje grande (LLMs). Al exponer operaciones de base de datos, obtención directa de datos y herramientas de carga, Ramp MCP permite a los clientes de IA realizar consultas personalizadas, gestionar conjuntos de datos y automatizar tareas financieras, todo mientras abstrae la complejidad de la API y respeta las limitaciones de tokens/tamaño de entrada.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts explícitas en el repositorio o la documentación.

Lista de Recursos

No se listan “recursos” MCP explícitos en la documentación o el código. Sin embargo, el servidor provee acceso a objetos de datos de Ramp como:

• Transacciones
• Reembolsos
• Facturas
• Ubicaciones
• Departamentos
• Cuentas Bancarias
• Proveedores
• Cuentas Bancarias de Proveedores
• Entidades
• Límites de Gasto
• Programas de Gasto
• Usuarios

Herramientas de base de datos

• process_data: Configura y procesa datos en una base de datos efímera en memoria para análisis.
• execute_query: Ejecuta consultas SQL contra la base de datos en memoria.
• clear_table: Elimina datos de tablas en la base de datos en memoria.

Herramientas de obtención

• get_ramp_categories: Obtiene datos de categorías de la API de Ramp.
• get_currencies: Obtiene monedas soportadas.

Herramientas de carga

• load_transactions: Carga datos de transacciones (requiere alcance transactions:read).
• load_reimbursements: Carga datos de reembolsos (requiere alcance reimbursements:read).
• load_bills: Carga datos de facturas (requiere alcance bills:read).
• load_locations: Carga datos de ubicaciones (requiere alcance locations:read).
• load_departments: Carga datos de departamentos (requiere alcance departments:read).
• load_bank_accounts: Carga datos de cuentas bancarias (requiere alcance bank_accounts:read).
• load_vendors: Carga datos de proveedores (requiere alcance vendors:read).
• load_vendor_bank_accounts: Carga datos de cuentas bancarias de proveedores (requiere alcance vendors:read).
• load_entities: Carga datos de entidades (requiere alcance entities:read).
• load_spend_limits: Carga límites de gasto (requiere alcance limits:read).
• load_spend_programs: Carga programas de gasto (requiere alcance spend_programs:read).
• load_users: Carga datos de usuarios (requiere alcance users:read).

Casos de uso de este Servidor MCP

• Análisis Automatizado de Datos Financieros: Recupera y procesa datos de transacciones, reembolsos y facturas para análisis o reportes.
• Automatización de Gestión de Gastos: Consulta y manipula datos relacionados con límites de gasto, departamentos y usuarios para agilizar aprobaciones y controles de gastos.
• Integración Personalizada de Flujos de Trabajo: Integra datos de Ramp con herramientas internas o dashboards usando agentes impulsados por LLM para obtener insights de negocio personalizados.
• Seguimiento de Proveedores y Pagos: Obtén y analiza información de proveedores, cuentas bancarias y pagos para auditoría o conciliación.
• Automatización de Auditoría y Cumplimiento: Utiliza LLMs para detectar anomalías o tendencias en los conjuntos de datos de Ramp programáticamente, reduciendo la carga de revisión manual.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se encontraron instrucciones específicas para Windsurf.

Claude

1. Clona el repositorio Ramp MCP en tu máquina local.
2. Instala uv como gestor de paquetes.
3. Edita o crea tu claude_desktop_config.json en el directorio apropiado (típicamente /Library/Application Support/Claude/).
4. Agrega la siguiente configuración para el servidor Ramp MCP:

{
  "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. Guarda la configuración y (re)inicia Claude Desktop para cargar el servidor MCP.

Asegurando las claves API:
Usa variables de entorno como se muestra en la sección env anterior para evitar escribir claves sensibles en el código.

Cursor

No se encontraron instrucciones específicas para Cursor.

Cline

No se encontraron instrucciones específicas para Cline.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “ramp-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y sustituir la URL por la tuya propia.

Resumen

Soporte de Roots: No mencionado

Soporte de Sampling: No mencionado

Nuestra opinión

Ramp MCP es un servidor MCP enfocado y bien delimitado para pipelines y automatización de datos financieros. Ofrece un conjunto robusto de herramientas para la carga, consulta y gestión de datos, pero carece de definiciones explícitas de prompts y recursos, así como documentación sobre roots/sampling. Las prácticas de configuración y seguridad son sólidas, pero la integración con plataformas más amplias y características avanzadas MCP no están detalladas.
En general, es un servidor MCP práctico y confiable para casos de uso con la API de Ramp, pero no es una implementación de referencia para todo el estándar MCP.

Puntuación MCP