Leafeye Lunchmoney MCP Server

🚀 ランチマネーMCPサーバー

このサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を利用し、Claudeや他のAIアシスタントを通じて、Lunchmoneyの取引や予算情報とやり取りできるようにします。

✨ 主な機能

このサーバーは4つの主要なツールを提供します。

1. 最近の取引を表示：過去N日間の取引を表示します。
2. 取引を検索：支払者名やメモのキーワードで取引を検索します。
3. 分類別支出を分析：特定のカテゴリの支出状況を確認します。
4. 予算の概要を取得：支出、残高、繰り返し項目などの詳細な予算情報を取得します。

📦 インストール

Smitheryを通じたインストール

Smitheryを通じて、Lunchmoney MCPサーバーをClaudeデスクトップに自動インストールするには、以下のコマンドを実行します。

npx -y @smithery/cli install @leafeye/lunchmoney-mcp-server --client claude

Claudeデスクトップで直接使用する場合は、以下の設定を行います。

{
  "mcpServers": {
    "lunchmoney": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lunchmoney-mcp-server"],
      "env": {
        "LUNCHMONEY_TOKEN": "your_token_here"
      }
    }
  }
}

your_token_hereを、あなたのLunchmoney開発者設定で取得したLunchmoney APIトークンに置き換えてください。

💻 使用例

Claudeデスクトップでの設定が完了したら、以下のような質問をすることができます。

取引に関する質問

• "過去1週間の取引を表示して"
• "すべてのアマゾンの取引を検索して"
• "先月、レストランでいくら使った？"
• "商用支出としてマークされた取引を探して"

予算に関する質問

• "今月の予算概要を表示して"
• "2024年1月から3月の予算状況は？"
• "食費の予算残高はいくら？"
• "予算を超えたカテゴリを表示して"

📚 詳細説明

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、アプリケーションが大規模言語モデル（LLMs）にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。これは、AIアプリケーションのUSB - Cポートのようなもので、異なるデータソースやツールをAIモデルに接続する標準的な方法を提供します。

MCPの主な利点は以下の通りです。

• 大規模言語モデルにデータと機能を標準化して公開する方法
• 人とAIの協調における安全性（すべての操作はユーザーの承認が必要）
• 拡大する既製の統合エコシステム
• 複数のAIモデルとアプリケーションをサポート

🔧 開発方法

ローカルで開発するには、以下の手順を実行します。

1. このリポジトリをクローンします。
2. 依存関係をインストールします。

npm install

3. TypeScriptコードをビルドします。

npm run build

4. APIトークンを使用して実行します。

LUNCHMONEY_TOKEN=your_token_here node build/index.js

5. MCP Inspectorを使用してテストします。

LUNCHMONEY_TOKEN=your_token_here npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js

📄 APIに関する注意事項

• 予算データは月の境界日（例：2024 - 01 - 01から2024 - 01 - 31）を使用する必要があります。
• 取引は任意の日付範囲を使用できます。
• すべての通貨値は元の通貨で返されます。
• カテゴリ名の検索は大文字と小文字を区別しません。

📄 ライセンス

MIT

コントリビューション

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