Ramp MCP Server

Vad gör “Ramp” MCP-servern?

Ramp MCP (Model Context Protocol) Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Ramp-plattformen för finansiella data, och förbättrar arbetsflöden för utvecklare och AI-agenter. Den möjliggör extern åtkomst till Ramps Developer API, så att man kan hämta, analysera och manipulera finansiella data såsom transaktioner, ersättningar, fakturor med mera. Servern implementerar en ETL-pipeline och använder en in-memory SQLite-databas för effektiv databehandling och analys av stora språkmodeller (LLM:er). Genom att exponera databasoperationer, direkt datahämtning och inläsningsverktyg ger Ramp MCP AI-klienter möjlighet att göra egna frågor, hantera dataset och automatisera finansiella uppgifter, samtidigt som API-komplexitet döljs och token-/inmatningsbegränsningar respekteras.

Lista över promptmallar

Inga explicita promptmallar nämns i repositoryt eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-“resurser” anges i dokumentationen eller koden. Servern ger dock åtkomst till Ramp-dataobjekt såsom:

• Transaktioner
• Ersättningar
• Fakturor
• Platser
• Avdelningar
• Bankkonton
• Leverantörer
• Leverantörers bankkonton
• Enheter
• Spend limits
• Spend-program
• Användare

Databasverktyg

• process_data: Förbereder och bearbetar data i en efemär in-memory-databas för analys.
• execute_query: Kör SQL-frågor mot in-memory-databasen.
• clear_table: Tar bort data från tabeller i in-memory-databasen.

Hämtningsverktyg

• get_ramp_categories: Hämtar kategoridata från Ramp API.
• get_currencies: Hämtar stödda valutor.

Inläsningsverktyg

• load_transactions: Läser in transaktionsdata (kräver transactions:read scope).
• load_reimbursements: Läser in ersättningsdata (kräver reimbursements:read scope).
• load_bills: Läser in fakturadata (kräver bills:read scope).
• load_locations: Läser in platsdata (kräver locations:read scope).
• load_departments: Läser in avdelningsdata (kräver departments:read scope).
• load_bank_accounts: Läser in bankkontodata (kräver bank_accounts:read scope).
• load_vendors: Läser in leverantörsdata (kräver vendors:read scope).
• load_vendor_bank_accounts: Läser in leverantörers bankkontodata (kräver vendors:read scope).
• load_entities: Läser in enhetsdata (kräver entities:read scope).
• load_spend_limits: Läser in spend limits (kräver limits:read scope).
• load_spend_programs: Läser in spend-program (kräver spend_programs:read scope).
• load_users: Läser in användardata (kräver users:read scope).

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad analys av finansiella data: Hämta och behandla transaktions-, ersättnings- och fakturadata för analys eller rapportering.
• Automatisering av utgiftshantering: Sök och manipulera data relaterade till spend limits, avdelningar och användare för att effektivisera utgiftsgodkännanden och kontroller.
• Integration av anpassade arbetsflöden: Integrera Ramp-data med interna verktyg eller dashboards med hjälp av LLM-drivna agenter för skräddarsydda affärsinsikter.
• Leverantörs- och betalningsspårning: Hämta och analysera leverantörs-, bankkonto- och betalningsinformation för revisions- eller avstämningsarbetsflöden.
• Automatisering för revision och efterlevnad: Använd LLM:er för att hitta avvikelser eller trender i Ramps dataset programmatiskt, och minska manuellt granskningsarbete.

Så här sätter du upp den

Windsurf

Inga plattformspecifika instruktioner hittades för Windsurf.

Claude

1. Klona Ramp MCP-repot till din lokala maskin.
2. Installera uv som pakethanterare.
3. Redigera eller skapa din claude_desktop_config.json i rätt katalog (vanligtvis /Library/Application Support/Claude/).
4. Lägg till följande konfiguration för Ramp MCP-servern:

{
  "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. Spara konfigurationen och starta (om) Claude Desktop för att ladda MCP-servern.

Säkra API-nycklar:
Använd miljövariabler som visas i env-sektionen ovan för att undvika att hårdkoda känsliga nycklar.

Cursor

Inga plattformspecifika instruktioner hittades för Cursor.

Cline

Inga plattformspecifika instruktioner hittades för Cline.

Så här använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I sektionen för systemets MCP-konfiguration, infoga dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “ramp-mcp” mot det faktiska MCP-servernamnet och byta ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Roots-stöd: Ej nämnt

Sampling-stöd: Ej nämnt

Vår bedömning

Ramp MCP är en fokuserad, välavgränsad MCP-server för finansiella datapipelines och automation. Den erbjuder en robust verktygslåda för datainläsning, sökning och hantering men saknar explicita prompt- och resursdefinitioner samt dokumentation för roots/sampling. Setup och säkerhetsrutiner är solida, men bredare plattformsintegration och avancerade MCP-funktioner är inte detaljerade.
Sammantaget är detta en praktisk och pålitlig MCP-server för Ramp API-användningsfall, men inte en referensimplementation för hela MCP-specifikationen.

MCP Score