Ramp MCP 서버

“Ramp” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Ramp MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 Ramp 금융 데이터 플랫폼을 연결하는 다리 역할을 하며, 개발자 및 AI 에이전트의 워크플로우를 강화합니다. 외부에서 Ramp의 개발자 API에 접근하여 거래, 환급, 청구서 등 다양한 금융 데이터를 가져오고, 분석하며, 조작할 수 있습니다. 이 서버는 ETL 파이프라인을 구현하고 인메모리 SQLite 데이터베이스를 사용하여 대형 언어 모델(LLM)이 데이터를 효율적으로 처리·분석하도록 지원합니다. 데이터베이스 연산, 직접 데이터 가져오기, 데이터 적재 도구를 제공함으로써, Ramp MCP는 AI 클라이언트가 커스텀 쿼리 실행, 데이터셋 관리, 금융 관련 업무 자동화를 API 복잡성을 감추고 토큰/입력 크기 제한을 고려한 상태에서 수행할 수 있게 합니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 명시적인 프롬프트 템플릿은 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

문서나 코드에 명시적으로 MCP “리소스"가 나열되어 있진 않으나, 다음과 같은 Ramp 데이터 오브젝트에 접근할 수 있습니다:

• 거래(Transactions)
• 환급(Reimbursements)
• 청구서(Bills)
• 위치(Locations)
• 부서(Departments)
• 은행 계좌(Bank Accounts)
• 공급업체(Vendors)
• 공급업체 은행 계좌(Vendor Bank Accounts)
• 법인(Entities)
• 지출 한도(Spend Limits)
• 지출 프로그램(Spend Programs)
• 사용자(Users)

데이터베이스 도구

• process_data: 임시 인메모리 데이터베이스를 설정하고 데이터 분석용으로 처리합니다.
• execute_query: 인메모리 데이터베이스에 SQL 쿼리를 실행합니다.
• clear_table: 인메모리 데이터베이스에서 테이블의 데이터를 삭제합니다.

데이터 가져오기 도구

• get_ramp_categories: Ramp API에서 카테고리 데이터를 가져옵니다.
• get_currencies: 지원하는 통화를 가져옵니다.

데이터 적재 도구

• load_transactions: 거래 데이터를 적재(거래 읽기 권한 필요).
• load_reimbursements: 환급 데이터 적재(환급 읽기 권한 필요).
• load_bills: 청구서 데이터 적재(청구서 읽기 권한 필요).
• load_locations: 위치 데이터 적재(위치 읽기 권한 필요).
• load_departments: 부서 데이터 적재(부서 읽기 권한 필요).
• load_bank_accounts: 은행 계좌 데이터 적재(은행 계좌 읽기 권한 필요).
• load_vendors: 공급업체 데이터 적재(공급업체 읽기 권한 필요).
• load_vendor_bank_accounts: 공급업체 은행 계좌 데이터 적재(공급업체 읽기 권한 필요).
• load_entities: 법인 데이터 적재(법인 읽기 권한 필요).
• load_spend_limits: 지출 한도 적재(한도 읽기 권한 필요).
• load_spend_programs: 지출 프로그램 적재(지출 프로그램 읽기 권한 필요).
• load_users: 사용자 데이터 적재(사용자 읽기 권한 필요).

이 MCP 서버의 활용 사례

• 자동 금융 데이터 분석: 거래, 환급, 청구서 데이터를 가져와 분석 또는 리포팅에 활용
• 비용 관리 자동화: 지출 한도, 부서, 사용자 관련 데이터를 질의·조작하여 비용 승인 및 통제를 자동화
• 맞춤형 워크플로우 통합: LLM 기반 에이전트를 활용해 Ramp 데이터를 사내 도구나 대시보드와 연동, 맞춤형 비즈니스 인사이트 제공
• 공급업체 및 결제 추적: 공급업체, 은행 계좌, 결제 정보를 가져와 감사 또는 대조 워크플로우에 활용
• 감사 및 컴플라이언스 자동화: LLM을 통해 Ramp 데이터셋의 이상치나 트렌드를 자동으로 탐지하여 수작업 검토 부담 완화

설치 방법

Windsurf

Windsurf에 대한 플랫폼별 안내가 없습니다.

Claude

1. Ramp MCP 저장소를 로컬 머신에 클론합니다.
2. 패키지 매니저로 uv를 설치합니다.
3. 적절한 경로(일반적으로 /Library/Application Support/Claude/)에 claude_desktop_config.json 파일을 생성 또는 수정합니다.
4. 아래 Ramp MCP 서버 구성을 추가합니다:

{
  "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. 저장 후 Claude Desktop을 (재)시작하여 MCP 서버를 로드합니다.

API 키 보안:
위 env 섹션처럼 환경 변수를 활용하여 민감한 키의 하드코딩을 피하세요.

Cursor

Cursor에 대한 플랫폼별 안내가 없습니다.

Cline

Cline에 대한 플랫폼별 안내가 없습니다.

FlowHunt에서 이 MCP 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성 완료 후, AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능 및 도구를 사용할 수 있습니다. “ramp-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버의 URL로 반드시 변경하세요.

개요

Roots 지원: 언급 없음

샘플링 지원: 언급 없음

총평

Ramp MCP는 금융 데이터 파이프라인 및 자동화에 특화된, 목적이 명확한 MCP 서버입니다. 데이터 적재, 쿼리, 관리에 강력한 도구를 제공하지만 명시적 프롬프트/리소스 정의, roots/sampling 문서는 부족합니다. 설치 및 보안 가이드라인은 견고하나, 더 넓은 플랫폼 통합이나 고급 MCP 기능에 대한 안내는 미흡합니다.
전반적으로 Ramp API 활용에 실용적이고 신뢰할 수 있는 MCP 서버이지만, MCP 전체 사양의 기준 구현체는 아닙니다.

MCP 점수