Ramp MCP-server

Hva gjør “Ramp” MCP-serveren?

Ramp MCP (Model Context Protocol) serveren fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Ramp sin finansielle dataplattform, og forbedrer arbeidsflyter for utviklere og AI-agenter. Den muliggjør ekstern tilgang til Ramp sin Developer API, slik at man kan hente, analysere og manipulere finansielle data som transaksjoner, refusjoner, regninger og mer. Serveren implementerer en ETL-pipeline og bruker en minnebasert SQLite-database for effektiv databehandling og analyse av store språkmodeller (LLM-er). Ved å eksponere databaseoperasjoner, direkte datahenting og verktøy for datalasting, gjør Ramp MCP det mulig for AI-klienter å utføre egendefinerte spørringer, administrere datasett og automatisere finansrelaterte oppgaver—alt samtidig som API-kompleksitet abstraheres og token-/inputbegrensninger respekteres.

Liste over prompt-maler

Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i repositoriet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-“ressurser” er listet i dokumentasjonen eller koden. Men serveren gir tilgang til Ramp-dataobjekter som:

• Transaksjoner
• Refusjoner
• Regninger
• Lokasjoner
• Avdelinger
• Bankkontoer
• Leverandører
• Leverandørbankkontoer
• Enheter
• Forbruksgrenser
• Forbruksprogrammer
• Brukere

Databaseverktøy

• process_data: Setter opp og behandler data i en flyktig minnebasert database for analyse.
• execute_query: Utfører SQL-spørringer mot minnedatabasen.
• clear_table: Sletter data fra tabeller i minnedatabasen.

Henteverktøy

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

Lasteverktøy

• load_transactions: Laster transaksjonsdata (krever transactions:read scope).
• load_reimbursements: Laster refusjonsdata (krever reimbursements:read scope).
• load_bills: Laster regningsdata (krever bills:read scope).
• load_locations: Laster lokasjonsdata (krever locations:read scope).
• load_departments: Laster avdelingsdata (krever departments:read scope).
• load_bank_accounts: Laster bankkontodata (krever bank_accounts:read scope).
• load_vendors: Laster leverandørdata (krever vendors:read scope).
• load_vendor_bank_accounts: Laster leverandørbankkontodata (krever vendors:read scope).
• load_entities: Laster enhetsdata (krever entities:read scope).
• load_spend_limits: Laster forbruksgrenser (krever limits:read scope).
• load_spend_programs: Laster forbruksprogrammer (krever spend_programs:read scope).
• load_users: Laster brukerdata (krever users:read scope).

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert finansiell dataanalyse: Hent og prosesser transaksjons-, refusjons- og regningsdata for analyser eller rapportering.
• Automatisering av utgiftsstyring: Spørr og manipuler data relatert til forbruksgrenser, avdelinger og brukere for å effektivisere godkjenning og kontroll av utgifter.
• Tilpasset arbeidsflytintegrasjon: Integrer Ramp-data med interne verktøy eller dashboards ved hjelp av LLM-drevne agenter for skreddersydd forretningsinnsikt.
• Leverandør- og betalingssporing: Hent og analyser leverandør-, bankkonto- og betalingsinformasjon for revisjon eller avstemmingsarbeidsflyter.
• Automatisering av revisjon og etterlevelse: Bruk LLM-er til å avdekke avvik eller trender i Ramp sine datasett programmatisk, og reduser manuelt revisjonsarbeid.

Hvordan sette det opp

Windsurf

Ingen plattformspesifikke instruksjoner funnet for Windsurf.

Claude

1. Klon Ramp MCP-repositoriet til din lokale maskin.
2. Installer uv som pakkebehandler.
3. Rediger eller opprett din claude_desktop_config.json i riktig katalog (vanligvis /Library/Application Support/Claude/).
4. Legg til følgende konfigurasjon for Ramp MCP-serveren:

{
  "mcpServers": {
    "ramp-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/<ABSOLUTT-STI-TIL>/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. Lagre konfigurasjonen og (re)start Claude Desktop for å laste MCP-serveren.

Sikring av API-nøkler:
Bruk miljøvariabler som vist i env-seksjonen over for å unngå å hardkode sensitive nøkler.

Cursor

Ingen plattformspesifikke instruksjoner funnet for Cursor.

Cline

Ingen plattformspesifikke instruksjoner funnet for Cline.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “ramp-mcp” til det faktiske MCP-servernavnet og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Roots-støtte: Ikke nevnt

Sampling-støtte: Ikke nevnt

Vår mening

Ramp MCP er en fokusert, avgrenset MCP-server for finansielle datapipelines og automatisering. Den tilbyr et robust verktøysett for datalasting, spørring og administrasjon, men mangler eksplisitte prompt- og ressursdefinisjoner, samt dokumentasjon om roots/sampling. Oppsett og sikkerhetspraksis er gode, men bredere plattformintegrasjon og avanserte MCP-funksjoner er ikke detaljert.
Alt i alt er dette en praktisk, pålitelig MCP-server for bruk av Ramp API, men ikke en referanseimplementasjon for hele MCP-spesifikasjonen.

MCP-score