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💸 FinancialAssistant

💸 FinancialAssistant

ローカル
github.com/nielsenfonseca金融データ077 週間前に更新

💸 FinancialAssistant について

FinancialAssistantは、貯蓄や緊急資金、投資、金融教育を支援するモジュール型のマルチエージェント金融アシスタントです。外部の計算APIとLLMを組み合わせ、会話に沿って結果を説明します。

主な機能

  1. 01緊急資金の計算
  2. 02毎月の貯蓄能力の分析
  3. 03プロフィールに応じた投資提案
  4. 04一般的な金融教育
  5. 05意図に応じたエージェント振り分け

活用シーン

  1. 01月々の支出から緊急資金を見積もる
  2. 02毎月の貯蓄可能額を評価する
  3. 03プロフィールに応じた投資選択肢を検討する
  4. 04金融教育全般について質問する

MCP 対応

ツールを備えたMCPサーバーと説明されていますが、READMEにはMCPインターフェースや公開ツールの詳細がありません。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

💸 FinancialAssistant

FinancialAssistantは、LLM(言語モデル)とエージェントベースのモジュール式アーキテクチャを活用したインテリジェントな金融アシスタントです。ユーザーを次のようにサポートします。

  • 📊 緊急時用資金を計算する
  • 💰 貯蓄能力を評価する
  • 📈 投資の提案を受ける
  • 🤝 金融教育全般について相談する

外部ツール(API)を連携して金融計算やシミュレーションを行い、LLMを使って人間らしく、共感的で、個人に合わせた形で結果を説明します。


🚀 使用技術


🧠 アーキテクチャ

このプロジェクトは次の要素で構成されています。

1. 専門エージェント(フォルダー agents/)

各エージェントは、特定の種類の支援を担当します。

  • GenericAgent → 一般的な会話や金融教育の会話を開始します
  • EmergencyFundAgent → 緊急時用資金の準備を支援します
  • SavingsAgent → 毎月の貯蓄能力を分析します
  • InvestmentAgent → プロフィールに基づいて投資を提案します

すべてのエージェントがLLMを使い、ツールの結果を明確かつ共感的に説明します。

2. 会話グラフ(LangGraph)
  • LLMを使ったルーターがユーザーの意図を検出し、適切なエージェントに振り分けます
  • 各エージェントは state["intencao_pendente"] を使って、複数のメッセージにわたり会話を継続できます
3. 外部ツール(API)

外部APIで次の項目を計算します。

  • 月平均支出
  • 理想的な緊急時用資金の額
  • 貯蓄能力
  • 投資の提案

🛠 プロジェクトをローカルで実行する方法

# 1. Clone o repositório
$ git clone https://github.com/seu-usuario/FinancialAssistant.git
$ cd FinancialAssistant

# 2. Crie um ambiente virtual
$ python -m venv venv
$ source venv/bin/activate  # ou venv\Scripts\activate no Windows

# 3. Instale as dependências
$ pip install -r requirements.txt

# 4. Configure sua chave .env
GOOGLE_API_KEY=xxxxxx
MCP_SERVER_URL=http://localhost:8000

# 5. Rode o assistente
$ python main.py

📁 ファイル構成

FinancialAssistant/
├── agents/
│   ├── base_agent.py
│   ├── emergency_fund_agent.py
│   ├── generic_agent.py
│   ├── investment_agent.py
│   └── savings_agent.py
├── llm/
│   └── gemini_model.py
├── main.py
├── .env
└── requirements.txt

✨ 会話例

Você: Quero montar uma reserva de emergência
Assistente: Para calcular sua reserva de emergência, preciso saber o valor médio das suas despesas mensais. Pode me informar?

Você: Gasto cerca de 2000 reais por mês
Assistente: Com base nisso, sua reserva ideal seria de aproximadamente R$ 12.000,00 (6 meses de despesas). Assim você fica protegido em caso de imprevistos. Posso te ajudar a começar esse planejamento se quiser!

🤝 貢献

プルリクエストを歓迎します。大きな変更を行う場合は、まず issue を作成して、変更したい内容について話し合ってください。


📄 ライセンス

MIT


LLMの支援を受け、Nielsenが人々の経済的自立を後押しするために💙を込めて開発しました

コメント

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。