Mifos X MCP 服务器用于 Fineract

“Mifos X” MCP 服务器的作用是什么？

Mifos X MCP 服务器作为 AI 助理与 Apache Fineract® API 之间的桥梁，使金融数据和操作可被 AI 驱动的工作流访问。通过实现模型上下文协议（MCP），它让 AI 代理能通过标准化接口与核心银行资源（如客户和贷款）交互。该服务器支持多种语言（Python、Java/Quarkus、Node.js），并提供搜索客户、新建客户和更新贷款状态等工具。此 MCP 服务器通过简化与 Fineract 的集成、自动化重复任务，以及支持高级 AI 金融数据处理和工作流自动化，提升了开发者的生产力。

提示模板列表

仓库中未提及提示模板。

资源列表

• fineract://clients
  列出 Fineract 系统中的所有客户。
• fineract://clients/{clientId}
  根据客户 ID 获取指定客户的详细信息。
• fineract://loans
  列出 Fineract 数据库中的所有贷款。
• fineract://loans/{loanId}
  使用贷款 ID 获取指定贷款的详细信息。

工具列表

• search_clients
  按姓名或属性搜索客户。
• create_client
  在 Fineract 中创建新客户（Node.js 和 Python 可用）。
• update_loan_status
  更新贷款的状态（Java 和 Python 可用）。

本 MCP 服务器的应用场景

• 自动化客户搜索：
  AI 代理能快速搜索并获取客户信息，简化金融机构的 KYC（了解你的客户）流程。
• 新客户开户：
  通过对话式 AI 工作流自动创建客户，减少手动数据录入，提高开户效率。
• 贷款组合管理：
  让 AI 列出、筛选并获取贷款详细信息，支持风险评估和客户支持场景。
• 贷款状态更新：
  在 AI 驱动的流程自动化工具中自动更新贷款状态（如审批、放款）。
• 金融数据汇总：
  聚合客户和贷款数据用于分析、报表或 AI 驱动的决策，无需人工干预。

如何设置

Windsurf

1. 确保已安装所需的 Node.js、Python 或 Java。
2. 通过所选语言安装 Mifos X MCP 服务器（见仓库“入门指南”）。
3. 找到你的 Windsurf 配置文件（如 windsurf.json 或类似名称）。
4. 在 mcpServers 部分添加 Mifos X MCP 服务器：

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

5. 保存并重启 Windsurf，确认服务器可用。

API 密钥安全示例：

{
  "env": {
    "FINERACT_BASE_URL": "https://your-fineract-instance",
    "FINERACT_BASIC_AUTH_TOKEN": "your_api_token",
    "FINERACT_TENANT_ID": "default"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

1. 按需安装 Node.js、Python 或 Java。
2. 部署你选择的 Mifos X MCP 服务器实现。
3. 打开 Claude 代理配置文件。
4. 添加 MCP 服务器配置：

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

5. 保存并重启 Claude，验证集成是否成功。

API 密钥安全示例：

{
  "env": {
    "FINERACT_BASE_URL": "https://your-fineract-instance",
    "FINERACT_BASIC_AUTH_TOKEN": "your_api_token",
    "FINERACT_TENANT_ID": "default"
  },
  "inputs": {}
}

Cursor

1. 安装 Python、Node.js 或 Java 的相关依赖。
2. 使用首选语言设置 MCP 服务器。
3. 编辑 Cursor 设置，添加 MCP 服务器配置：

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

4. 重启 Cursor 并确保服务器已连接。

API 密钥安全示例：

{
  "env": {
    "FINERACT_BASE_URL": "https://your-fineract-instance",
    "FINERACT_BASIC_AUTH_TOKEN": "your_api_token",
    "FINERACT_TENANT_ID": "default"
  },
  "inputs": {}
}

Cline

1. 安装依赖（Node.js、Python 或 Java）。
2. 按说明运行 Mifos X MCP 服务器。
3. 在 Cline 的 mcpServers 配置中添加服务器：

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

4. 保存并重启 Cline，确保服务器可用。

API 密钥安全示例：

{
  "env": {
    "MIFOSX_BASE_URL": "https://your-fineract-instance",
    "MIFOSX_BASIC_AUTH_TOKEN": "your_api_token",
    "MIFOS_TENANT_ID": "default"
  },
  "inputs": {}
}

如何在工作流中使用 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中，首先添加 MCP 组件到你的流程并与 AI 代理连接：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式输入你的 MCP 服务器信息：

{
  "mifosx": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后，AI 代理即可作为工具使用该 MCP，访问其全部功能。请记得将 “mifosx” 替换为你实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。

概览

根据可用信息和仓库完整性，该 MCP 服务器在金融资源和工具方面覆盖较全，但缺少提示模板和采样支持。文档清晰，安装设置详尽。总体来说，是 Fineract 自动化的可靠 MCP，但在高级功能方面还有提升空间。

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