Ramp MCP Server

Do czego służy serwer “Ramp” MCP?

Ramp MCP (Model Context Protocol) Server działa jako most między asystentami AI a platformą danych finansowych Ramp, usprawniając workflow dla deweloperów i agentów AI. Umożliwia zewnętrzny dostęp do Ramp Developer API, pozwalając na pobieranie, analizę i przetwarzanie danych finansowych, takich jak transakcje, zwroty, rachunki i inne. Serwer implementuje pipeline ETL i korzysta z wbudowanej bazy SQLite w pamięci operacyjnej, co pozwala na wydajne przetwarzanie i analizę danych przez duże modele językowe (LLM). Udostępniając operacje na bazie danych, narzędzia do pobierania i ładowania danych, Ramp MCP daje agentom AI możliwość wykonywania niestandardowych zapytań, zarządzania zbiorami danych i automatyzacji zadań finansowych — jednocześnie ukrywając złożoność API i uwzględniając limity tokenów/wejścia.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o żadnych szablonach promptów.

Lista zasobów

W dokumentacji ani kodzie nie wymieniono jawnie zasobów MCP. Jednak serwer zapewnia dostęp do obiektów danych Ramp, takich jak:

• Transakcje
• Zwroty
• Rachunki
• Lokalizacje
• Działy
• Konta bankowe
• Dostawcy
• Konta bankowe dostawców
• Jednostki
• Limity wydatków
• Programy wydatków
• Użytkownicy

Narzędzia bazy danych

• process_data: Przygotowuje i przetwarza dane w tymczasowej bazie w pamięci operacyjnej do analizy.
• execute_query: Wykonuje zapytania SQL na tej bazie.
• clear_table: Usuwa dane z tabel w pamięci operacyjnej.

Narzędzia pobierania

• get_ramp_categories: Pobiera kategorie z Ramp API.
• get_currencies: Pobiera obsługiwane waluty.

Narzędzia ładowania

• load_transactions: Ładuje dane transakcji (wymaga uprawnień transactions:read).
• load_reimbursements: Ładuje dane zwrotów (wymaga reimbursements:read).
• load_bills: Ładuje dane rachunków (wymaga bills:read).
• load_locations: Ładuje dane lokalizacji (wymaga locations:read).
• load_departments: Ładuje dane działów (wymaga departments:read).
• load_bank_accounts: Ładuje dane kont bankowych (wymaga bank_accounts:read).
• load_vendors: Ładuje dane dostawców (wymaga vendors:read).
• load_vendor_bank_accounts: Ładuje dane kont bankowych dostawców (wymaga vendors:read).
• load_entities: Ładuje dane jednostek (wymaga entities:read).
• load_spend_limits: Ładuje limity wydatków (wymaga limits:read).
• load_spend_programs: Ładuje programy wydatków (wymaga spend_programs:read).
• load_users: Ładuje dane użytkowników (wymaga users:read).

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyczna analiza danych finansowych: Pobieraj i przetwarzaj dane transakcji, zwrotów i rachunków na potrzeby analityki lub raportowania.
• Automatyzacja zarządzania wydatkami: Zapytania i modyfikacje danych dotyczących limitów wydatków, działów i użytkowników, aby usprawnić akceptację i kontrolę wydatków.
• Integracja niestandardowych workflow: Połącz dane Ramp z wewnętrznymi narzędziami lub dashboardami za pomocą agentów opartych o LLM, by uzyskać spersonalizowane analizy biznesowe.
• Śledzenie dostawców i płatności: Pobieraj i analizuj dane o dostawcach, kontach bankowych i płatnościach do workflow audytowych lub rozliczeniowych.
• Automatyzacja audytu i zgodności: Wykorzystaj LLM do programowego wykrywania anomalii lub trendów w danych Ramp, ograniczając ręczną weryfikację.

Jak skonfigurować

Windsurf

Brak instrukcji specyficznych dla platformy Windsurf.

Claude

1. Sklonuj repozytorium Ramp MCP na swój komputer lokalny.
2. Zainstaluj uv jako menedżera pakietów.
3. Edytuj lub utwórz plik claude_desktop_config.json w odpowiednim katalogu (zwykle /Library/Application Support/Claude/).
4. Dodaj poniższą konfigurację dla serwera 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. Zapisz konfigurację i (ponownie) uruchom Claude Desktop, aby załadować serwer MCP.

Zabezpieczanie kluczy API:
Używaj zmiennych środowiskowych, jak pokazano w sekcji env, aby nie umieszczać wrażliwych kluczy na stałe w plikach.

Cursor

Brak instrukcji specyficznych dla platformy Cursor.

Cline

Brak instrukcji specyficznych dla platformy Cline.

Wykorzystanie MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji system MCP configuration wstaw dane swojego serwera MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami. Pamiętaj, by zamienić “ramp-mcp” na faktyczną nazwę serwera MCP i wprowadzić własny adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

Obsługa roots: Nie wspomniano

Obsługa sampling: Nie wspomniano

Nasza opinia

Ramp MCP to skoncentrowany, dobrze zdefiniowany serwer MCP do pipeline’ów danych finansowych i automatyzacji. Oferuje solidne narzędzia do ładowania, zapytań i zarządzania danymi, lecz brakuje w nim jawnych definicji promptów i zasobów, jak również dokumentacji roots/sampling. Konfiguracja i praktyki bezpieczeństwa są poprawne, ale szersza integracja z platformami i zaawansowane funkcje MCP nie zostały opisane.
Ogólnie to praktyczny, niezawodny serwer MCP do zastosowań Ramp API, ale nie jest to wzorcowa implementacja pełnej specyfikacji MCP.

Wynik MCP