Servidor Mifos X MCP para Fineract

O que faz o Servidor “Mifos X” MCP?

O Servidor Mifos X MCP atua como uma ponte entre assistentes de IA e a API do Apache Fineract®, tornando dados e operações financeiras acessíveis para fluxos de trabalho impulsionados por IA. Ao implementar o Model Context Protocol (MCP), possibilita que agentes de IA interajam com recursos bancários centrais—como clientes e empréstimos—por meio de uma interface padronizada. O servidor suporta várias linguagens (Python, Java/Quarkus, Node.js) e oferece ferramentas para buscar clientes, criar novos clientes e atualizar status de empréstimos. Este servidor MCP aumenta a produtividade de desenvolvedores ao simplificar a integração com o Fineract, automatizar tarefas repetitivas e permitir processamento avançado de dados financeiros e automação de fluxos com IA.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado no repositório.

Lista de Recursos

• fineract://clients
  Lista todos os clientes disponíveis no sistema Fineract.
• fineract://clients/{clientId}
  Recupera detalhes de um cliente específico pelo ID do cliente.
• fineract://loans
  Lista todos os empréstimos na base do Fineract.
• fineract://loans/{loanId}
  Obtém detalhes de um empréstimo específico usando o ID do empréstimo.

Lista de Ferramentas

• search_clients
  Busca clientes por nome ou atributos.
• create_client
  Cria um novo cliente no Fineract (disponível em Node.js e Python).
• update_loan_status
  Atualiza o status de um empréstimo (disponível em Java e Python).

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Busca Automatizada de Clientes:
  Agentes de IA podem buscar rapidamente e recuperar informações de clientes, agilizando processos de KYC (Conheça Seu Cliente) para instituições financeiras.
• Onboarding de Novos Clientes:
  Automatize a criação de clientes diretamente a partir de fluxos de IA conversacional, reduzindo entrada manual de dados e aumentando a eficiência no onboarding.
• Gestão de Portfólio de Empréstimos:
  Permite à IA listar, filtrar e obter informações detalhadas sobre empréstimos, apoiando avaliação de risco e cenários de suporte ao cliente.
• Atualização de Status de Empréstimo:
  Facilita atualizações automáticas de status de empréstimos (ex: aprovação, desembolso) em ferramentas de automação de processos com IA.
• Agregação de Dados Financeiros:
  Agregue dados de clientes e empréstimos para análises, relatórios ou tomada de decisão orientada por IA sem intervenção humana direta.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de ter Node.js, Python ou Java (conforme necessário) instalados.
2. Instale o Servidor Mifos X MCP via a linguagem escolhida (veja “Getting Started” no repositório).
3. Localize o arquivo de configuração do Windsurf (ex: windsurf.json ou similar).
4. Adicione o Servidor Mifos X MCP na seção mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "mifosx": {
         "command": "python",
         "args": ["app.py"]
       }
     }
   }
   

5. Salve e reinicie o Windsurf, depois verifique se o servidor está disponível.

Exemplo de Proteção de Chaves de API:

{
  "env": {
    "FINERACT_BASE_URL": "https://sua-instancia-fineract",
    "FINERACT_BASIC_AUTH_TOKEN": "seu_token_api",
    "FINERACT_TENANT_ID": "default"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

1. Instale Node.js, Python ou Java conforme necessário.
2. Faça o deploy da implementação do Servidor Mifos X MCP de sua escolha.
3. Abra o arquivo de configuração do agente Claude.
4. Adicione o servidor MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "mifosx": {
         "command": "node",
         "args": ["server.js"]
       }
     }
   }
   

5. Salve as alterações e reinicie o Claude, verificando a integração.

Exemplo de Proteção de Chaves de API:

{
  "env": {
    "FINERACT_BASE_URL": "https://sua-instancia-fineract",
    "FINERACT_BASIC_AUTH_TOKEN": "seu_token_api",
    "FINERACT_TENANT_ID": "default"
  },
  "inputs": {}
}

Cursor

1. Instale os pré-requisitos para Python, Node.js ou Java.
2. Configure o servidor MCP usando a linguagem preferida.
3. Edite as configurações do Cursor para incluir o servidor MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "mifosx": {
         "command": "python",
         "args": ["app.py"]
       }
     }
   }
   

4. Reinicie o Cursor e certifique-se de que a conexão com o servidor está ativa.

Exemplo de Proteção de Chaves de API:

{
  "env": {
    "FINERACT_BASE_URL": "https://sua-instancia-fineract",
    "FINERACT_BASIC_AUTH_TOKEN": "seu_token_api",
    "FINERACT_TENANT_ID": "default"
  },
  "inputs": {}
}

Cline

1. Instale as dependências (Node.js, Python ou Java).
2. Execute o Servidor Mifos X MCP conforme as instruções.
3. Adicione o servidor na configuração mcpServers do Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "mifosx": {
         "command": "java",
         "args": ["-jar", "mcp-server.jar"]
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Cline, verificando o acesso ao servidor.

Exemplo de Proteção de Chaves de API:

{
  "env": {
    "MIFOSX_BASE_URL": "https://sua-instancia-fineract",
    "MIFOSX_BASIC_AUTH_TOKEN": "seu_token_api",
    "MIFOS_TENANT_ID": "default"
  },
  "inputs": {}
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "mifosx": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seuservidormcp.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “mifosx” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base nas informações disponíveis e na completude do repositório, este servidor MCP oferece boa cobertura de recursos e ferramentas financeiras, mas carece de templates de prompt e suporte a amostragem. A documentação é clara e a configuração bem detalhada. No geral, um MCP confiável para automação do Fineract, mas com espaço para evolução em recursos avançados.

Pontuação MCP