Serveur Ramp MCP

Que fait le serveur Ramp MCP ?

Le serveur Ramp MCP (Model Context Protocol) agit comme un pont entre les assistants IA et la plateforme de données financières Ramp, optimisant les workflows pour les développeurs et agents IA. Il permet un accès externe à l’API Developer de Ramp, facilitant la récupération, l’analyse et la manipulation de données financières telles que transactions, remboursements, factures, etc. Le serveur met en œuvre un pipeline ETL et utilise une base SQLite en mémoire pour un traitement et une analyse efficaces par les grands modèles de langage (LLM). En exposant des opérations sur la base de données, la récupération directe de données et des outils de chargement, Ramp MCP permet aux clients IA d’effectuer des requêtes personnalisées, de gérer des jeux de données et d’automatiser les tâches liées à la finance, tout en masquant la complexité des API et en respectant les contraintes de taille de token/entrée.

Liste des prompts

Aucun template de prompt explicite n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est listée dans la documentation ou le code. Cependant, le serveur permet l’accès à des objets de données Ramp tels que :

• Transactions
• Remboursements
• Factures
• Emplacements
• Départements
• Comptes bancaires
• Fournisseurs
• Comptes bancaires fournisseurs
• Entités
• Plafonds de dépense
• Programmes de dépense
• Utilisateurs

Outils de base de données

• process_data : Met en place et traite les données dans une base éphémère en mémoire pour l’analyse.
• execute_query : Exécute des requêtes SQL sur la base de données en mémoire.
• clear_table : Supprime les données des tables dans la base de données en mémoire.

Outils de récupération

• get_ramp_categories : Récupère les catégories depuis l’API Ramp.
• get_currencies : Récupère les devises supportées.

Outils de chargement

• load_transactions : Charge les transactions (nécessite le scope transactions:read).
• load_reimbursements : Charge les remboursements (nécessite le scope reimbursements:read).
• load_bills : Charge les factures (nécessite le scope bills:read).
• load_locations : Charge les emplacements (nécessite le scope locations:read).
• load_departments : Charge les départements (nécessite le scope departments:read).
• load_bank_accounts : Charge les comptes bancaires (nécessite le scope bank_accounts:read).
• load_vendors : Charge les fournisseurs (nécessite le scope vendors:read).
• load_vendor_bank_accounts : Charge les comptes bancaires des fournisseurs (nécessite le scope vendors:read).
• load_entities : Charge les entités (nécessite le scope entities:read).
• load_spend_limits : Charge les plafonds de dépense (nécessite le scope limits:read).
• load_spend_programs : Charge les programmes de dépense (nécessite le scope spend_programs:read).
• load_users : Charge les utilisateurs (nécessite le scope users:read).

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Analyse automatisée des données financières : Récupérez et traitez les données de transactions, remboursements et factures pour l’analytique ou le reporting.
• Automatisation de la gestion des dépenses : Interrogez et manipulez les données relatives aux plafonds, départements et utilisateurs pour fluidifier les validations et contrôles de dépenses.
• Intégration workflow sur-mesure : Intégrez les données Ramp à vos outils internes ou dashboards via des agents LLM pour des insights business personnalisés.
• Suivi fournisseurs et paiements : Récupérez et analysez les informations sur les fournisseurs, comptes bancaires et paiements pour des workflows d’audit ou de rapprochement.
• Automatisation audit et conformité : Utilisez les LLM pour détecter automatiquement les anomalies ou tendances dans les jeux de données Ramp, diminuant la charge de revue manuelle.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction spécifique à la plateforme trouvée pour Windsurf.

Claude

1. Clonez le dépôt Ramp MCP sur votre machine locale.
2. Installez uv comme gestionnaire de paquets.
3. Modifiez ou créez votre claude_desktop_config.json dans le répertoire approprié (généralement /Library/Application Support/Claude/).
4. Ajoutez la configuration suivante pour le serveur 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. Sauvegardez la configuration puis (re)démarrez Claude Desktop pour charger le serveur MCP.

Sécurisation des clés API :
Utilisez les variables d’environnement comme illustré dans la section env ci-dessus pour éviter de mettre en dur les clés sensibles.

Cursor

Aucune instruction spécifique à la plateforme trouvée pour Cursor.

Cline

Aucune instruction spécifique à la plateforme trouvée pour Cline.

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois la configuration faite, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions/capacités. Pensez à remplacer “ramp-mcp” par le nom réel du serveur MCP et à mettre l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Prise en charge des roots : Non mentionné

Prise en charge du sampling : Non mentionné

Notre avis

Ramp MCP est un serveur MCP ciblé et bien délimité pour les pipelines et l’automatisation des données financières. Il offre un ensemble d’outils robustes pour charger, interroger et gérer les données, mais n’inclut pas de définitions explicites de prompts ou ressources, ni de documentation sur les roots/sampling. Les pratiques de configuration et de sécurité sont solides, mais l’intégration avec d’autres plateformes et les fonctionnalités MCP avancées ne sont pas détaillées.
Dans l’ensemble, c’est un serveur MCP pratique et fiable pour les cas d’usage API Ramp, mais ce n’est pas une implémentation de référence pour toute la spécification MCP.

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