Mintline について
Mintline は、AI アシスタントを Mintline の領収書や取引データに接続する MCP サーバーです。領収書の検索や照合、支出分析に対応し、ツールは Mintline API から動的に読み込みます。
主な機能
- 01領収書と取引データの検索
- 02領収書と取引の照合確認
- 03支出と推移の分析
- 04Mintline API からのツール動的同期
活用シーン
- 01未照合の領収書や取引の確認
- 02照合候補の確認と確定
- 03店舗や期間ごとの支出分析
MCP 対応
MCP クライアントに Mintline の領収書・取引関連ツールを提供します。ツールは Mintline API から動的に読み込まれます。
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。
ツール
25掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| limit | integer | はい | 1ページあたりの項目数(最大 100) |
| offset | integer | はい | ページネーションのオフセット |
| order | enum | はい | 並べ替え順asc | desc |
| search | string | いいえ | ベンダー名で検索します |
| sortBy | enum | いいえ | 並べ替えフィールドdate | amount | vendor |
| status | enum | いいえ | ステータスで絞り込みますall | matched | unmatched | hidden |
詳細
Mintline MCP サーバー
Model Context Protocol を介して、AI アシスタントを Mintline の領収書や取引に接続します。
インストール
npm install -g @mintline/mcp
セットアップ
1. API キーを取得する
mintline.ai/app/settings/api-keys で API キーを作成します。
2. Claude Desktop を設定する
~/.claude/claude_desktop_config.json に追加します。
{
"mcpServers": {
"mintline": {
"command": "mintline-mcp",
"env": {
"MINTLINE_API_KEY": "ml_live_your_api_key_here"
}
}
}
}
3. Claude Desktop を再起動する
Mintline のツールが利用できるようになります。
利用可能なツール
ツールは Mintline API から動的に読み込まれ、自動的に同期されます。
利用可能なすべてのツールを確認する:
- ドキュメント:mintline.ai/docs/mcp
- CLI:
npx @mintline/mcp --list-tools
プロンプトの例
領収書と取引
- 「未照合の領収書を表示して」
- 「Amazon の領収書を探して」
- 「Chase の明細にある取引を一覧表示して」
- 「領収書 rcpt_01abc123 の詳細を表示して」
照合
- 「確認が必要な照合結果はどれ?」
- 「最上位の照合結果を確定して」
- 「照合結果 mtch_01xyz789 を却下して。ベンダーが違います」
分析
- 「今月はいくら使った?」
- 「支出額の多いベンダーを教えて」
- 「過去 6 か月の支出傾向を表示して」
- 「週ごとに支出を分類して」
- 「前四半期に AWS でいくら使った?」
- 「対応が必要なものはある?」(未照合の項目を表示)
- 「領収書のない高額な取引はある?」
環境変数
| 変数 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
MINTLINE_API_KEY | はい | Mintline API キー |
MINTLINE_API_URL | いいえ | API の URL(デフォルト:https://api.mintline.ai) |
開発
git clone https://github.com/mintlineai/mintline-mcp.git
cd mintline-mcp
npm install
# Run locally
MINTLINE_API_KEY=ml_live_... node src/index.js
ライセンス
MIT
コメント
Markdown 対応
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。