etld-mcp-server について
ETL-Dは、構造化されたB2B・金融データを決定論的に解析・補完するMCPサーバーです。生データ全体をLLMに渡さず、検証済みJSONを必要とするエージェントやワークフロー向けです。
主な機能
- 01ヒューリスティック・意味・LLMの段階的解析
- 02銀行明細、取引履歴、EDIの解析
- 03表構造を保ったPDF変換
- 04請求書と履歴書の項目抽出
- 05金額・日付・住所の正規化
- 06会計概念と会計基準の対応付け
活用シーン
- 01Norma 43の銀行ファイルを構造化JSONに変換
- 02ブローカーの出力から取引・手数料・配当を抽出
- 03PDFの表をエージェント処理用Markdownに変換
- 04金融金額と日付の標準化
MCP 対応
解析、抽出、変換、データ補完、プロビジョニングのツールをMCPクライアントに公開します。
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
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
ETL-D MCP サーバー 🌊
ETL-D は、AI エージェントを守る盾として機能するように設計された、決定論的なデータミドルウェアです。Model Context Protocol(MCP)を通じた厳格な3層パーサーアーキテクチャを提供することで、構造化データに対する LLM の「ハルシネーション」を防ぎます。
⚠️ 問題:「データ税」とハルシネーション
標準的な LLM は、B2B の生ファイル(CSV、PDF、EDI、Norma 43)を読み取るのが非常に苦手です。以下の問題があります。
- トークンの浪費: 5,000行の CSV をコンテキストに送るのは、費用の無駄です。
- 精度の低下: LLM は空間的な位置合わせが苦手です。銀行取引明細のカンマの位置がずれるだけで、金融上の大惨事につながります。
- 非決定性: 出力形式が LLM の「気分」に左右されるようでは、信頼性の高いパイプラインを構築できません。
✅ 解決策:3層ウォーターフォールアーキテクチャ
ETL-D エンジンは、すべてのリクエストを厳格な階層を通じて処理します。
- レイヤー1(ヒューリスティック): 100% Python ネイティブの決定論的パーサー。ハルシネーションのリスクは0%。レイテンシは約70msです。
- レイヤー2(セマンティック): 埋め込みベースのルーティングを使用した、列とスキーマの照合です。
- レイヤー3(LLM シールド): エントロピーの高いノイズに対し、
additionalProperties: false制約を用いて Llama 3.3 70B で厳格な JSON 形式を適用します。
🚀 クイックスタート(Claude Desktop)
claude_desktop_config.jsonを開きます。- ETL-D サーバーを追加します(バージョン
3.3.3を使用してください)。
{
"mcpServers": {
"etld": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@pablixnieto2/[email protected]"
],
"env": {
"ETLD_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
}
}
}
}
🔑 API キーの取得方法
-
オプション A: 手動購入(人間) api.etl-d.net でスターターパック($5 / 5,000クレジット)またはサブスクリプションを購入します。
-
オプション B: ゼロタッチプロビジョニング(エージェント主導)🤖 キーをお持ちでない場合は、Claude に「ETL-D のキーを持っていません。取得を手伝ってもらえますか?」と尋ねるだけです。 エージェントが /provision ツールを呼び出し、Stripe Checkout のリンクを生成して、支払い完了後にキーを自動で設定します。人間が関与する、ゼロタッチの仕組みです。
🛠️ 利用可能な MCP ツール
- 金融・B2B の高度な処理 parse_bank_statement:スペインの Norma 43(N43)に対応。生の銀行ファイルを整った JSON に変換します。
parse_trade_history:複雑なブローカーのエクスポートデータから、取引、手数料、配当を決定論的に抽出します。
parse_edi:ANSI X12 EDI パーサー(850 Purchase Orders 向けに最適化)。
generate_sepa_xml:JSON を PAIN.008(口座振替)XML に変換します。
- ドキュメントインテリジェンス pdf_to_spatial_markdown:エージェントに不可欠です。LLM が読み取る前に、表の構造を保持したまま PDF を Markdown に変換します。
extract_invoice / extract_resume:標準的な B2B ドキュメント向けの高精度なスキーマ抽出です。
- アトミックエンリッチメント(1回の呼び出しにつき1クレジット) enrich_amount:「Total: 1.240,50€」を {amount: 1240.50, currency: "EUR"} に変換します。
enrich_date:タイムゾーンを考慮して、人が読める日付(「来週金曜日の午後5時」など)を解決します。
enrich_address:世界中の形式が統一されていない住所を、構造化された要素に標準化します。
accounting_map:会計概念を ES PGC、US GAAP、または IFRS に対応付けます。
🏗️ エコシステム
クラウドエンジン:api.etl-d.net でホスト(Python/FastAPI)。
Python SDK:pip install etld。
n8n ノード:n8n コミュニティで n8n-nodes-etld として利用できます。
⚖️ ライセンス
MIT - Pablixnieto2 作成
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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。