About mcp-server-receipt
mcp-server-receipt provides guidance for MCP-compatible LLMs to organize receipt files. The LLM can extract dates, amounts, and company names from PDFs, rename them in a specified format, and copy them to a destination directory.
Key features
- 01Provide a receipt-processing prompt
- 02Extract dates, amounts, and company names from PDFs
- 03Generate filenames in a specified format
- 04Copy files to an output directory
Use cases
- 01Organize receipt PDFs in a downloads folder
- 02Standardize receipt filenames by date and company
MCP support
The server exposes the gen-receipt-filename prompt over MCP, guiding an LLM in the client to extract receipt details and organize files.
Configuration
Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.
We haven’t collected a package or remote endpoint for this server. Follow the instructions in the project README.
Tools
Local servers expose tools only once running on your machine, and the maintainer has not provided a tool list.
Details
From the project READMEmcp-server-receipt
MCPプロトコル対応のLLMが領収書ファイルを自動整理するためのコンテキストを提供するサーバーです。
このツールは、LLMに対して領収書ファイルの適切な命名規則と格納場所を指示します。LLMは領収書PDFから日付・金額・会社名を抽出し、指定形式(YYYYMMDD_金額_会社名.pdf)でファイルをリネームして保存します。
Prompts
- gen-receipt-filename
- 添付された領収書ファイルから情報を抽出し、標準化されたファイル名で保管するための指示を提供
- Arguments:
- none
ローカルビルド手順
リポジトリをクローンしてビルドして使用します:
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/soshi-morita/mcp-server-receipt.git
# ディレクトリに移動
cd mcp-server-receipt
# 依存関係をインストール
npm install
# ビルド
npm run build
動作の仕組み
- サーバーを起動すると、LLMに領収書処理の指示を提供します
- LLMが領収書から情報を抽出し、ファイル名を生成します
- LLMが指定された出力先にファイルをコピーします
MCPホスト設定例
{
"mcpServers": {
"mcp-server-receipt": {
"command": "node",
"args": [
"/path/to/mcp-server-receipt/dist/index.js",
"~/Downloads/receipts", // 入力ディレクトリ
"~/Documents/Finance/Receipts" // 出力ディレクトリ
]
}
}
}
Debugging
node dist/index.js <入力ディレクトリ> <出力ディレクトリ>
例:
node dist/index.js ~/Downloads/receipts ~/Documents/Finance/Receipts
License
MIT
Comments
New to MCP?
From what the protocol is to installing your first server, these answers cover most first questions.
An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.