Startup Finance Metrics

スタートアップの財務指標（MCP サーバー）

スタートアップの財務健全性を分析し、ローカルで指標レポートを生成する MCP（Model Context Protocol）サーバーです。

🔒 プライバシーとセキュリティを最優先：

• クラウドに関するリスクはゼロ：このツールはお使いのマシン／サーバー上で100％ローカルに動作します。
• データは外部に送信されません：財務データが外部 API、クラウドプロバイダー、サードパーティーサービス（SlickBooksを含む）に送信されることは一切ありません。
• データは保存されません：サーバーは入力をメモリ上で処理し、指標を MCP クライアントに直接返します。データは保存、キャッシュ、ログ記録されません。
• 厳密な読み取り専用：このサーバーは財務状態を変更する処理を一切実行しません。厳密な読み取り専用の計算エンジンです。
• 厳密なローカル処理：機密性の高い財務データに対する完全な管理権を維持したまま、Claude Desktop、Cursor、Glamaなどの MCP クライアントと安全に連携します。

このツールが作られた理由

資金調達中、または取締役会の準備中のスタートアップ創業者は、MRR、バーンレート、粗利益率、LTV:CAC、ランウェイなどの指標を投資家から求められます。しかも、突然求められることも少なくありません。多くの創業者はこうした指標を継続的に記録していないか、資金調達のたびに銀行取引明細書やスプレッドシートから数値を集めるのに何時間も費やしています。

このツールを使うと、銀行取引明細書（またはStripe/QBOのエクスポート）から、わずか数分で構造化された財務指標レポートを作成できます。すべてご自身のマシン上で処理されます。最初の確認に会計士は必要ありません。機密データがコンピューターの外に出ることもありません。

できること

1. データの取り込み：銀行のCSV、StripeのエクスポートCSV、QBO/XeroのエクスポートCSV、または貼り付けた値を受け付けます。(最適な結果を得るには、最低3か月分の銀行取引明細書とアクティブユーザーの統計情報を用意してください。サンプルファイルはtest/フォルダーにあります)。
2. AIによる取引の分類：AIが取引の説明に基づき、各銀行取引を収益、売上原価（COGS）、販売・マーケティング（S&M）、給与、または一般管理費（G&A）に分類します。この処理はAIによって行われるため、誤りが生じる可能性があります。たとえば、業務委託先への支払いを給与と売上原価のどちらかに誤分類したり、判断が難しい明細項目を見落としたりする場合があります。投資家に結果を共有する前に、必ず分類を確認してください。
3. 主要指標の計算：1か月分または複数月分を対象に、単一の比較レポートで、純バーン、ランウェイ、粗利益率、CAC、LTV、Rule of 40などを計算します。
4. 厳格な検証：値をでっち上げるのではなく、不足している入力情報を示すinsufficient_dataとmissing_inputsを返します。データが不足している、または曖昧な場合は、推測するのではなく、必要な情報をエンジンが伝えます。
5. レポートの生成：整った形式のMarkdownレポートとHTMLレポートを作成します。提供されたすべての月を網羅し、期間ごとの比較を横並びで確認できる統合レポートです。

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mcp-name: io.github.MayankTalwar0/startup-finance-metrics

セットアップとインストール

オプション 1：Claude Desktop（開発者以外向けの手動インストール）

財務データを保護するため、このツールはすべてお使いのマシン上で実行されるため、初回のみ手動でセットアップする必要があります。
朗報： Python をインストールする必要はありません！以下で使用するツール（uv）が、必要なものをバックグラウンドで自動的にダウンロードします。

ステップ 1：uv をインストールする このサーバーは、ローカルで実行するために uv（高速な Python 管理ツール）を使用します。まだインストールしていない場合は、次の手順を実行してください。

• Mac/Linux：ターミナルを開き、次を実行します：curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
• Windows：PowerShell を開き、次を実行します：powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

ステップ 2：Claude の設定を開く

1. Claude Desktop アプリを開きます。
2. 左上のメニューで、Claude -> Settings（または Preferences）をクリックします。
3. 左側のサイドバーにある Developer タブをクリックします。
4. Edit Config ボタンをクリックします。デフォルトのテキストエディターで、claude_desktop_config.json というファイルが開きます。

ステップ 3：サーバーを追加する このファイルの内容を以下のコードに置き換えます（すでにほかのサーバーを設定している場合は、既存の mcpServers 内に startup-finance-metrics ブロックを追加するだけです）。

{
  "mcpServers": {
    "startup-finance-metrics": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "startup-finance-mcp"
      ]
    }
  }
}

ステップ 4：Claude を再起動する ファイルを保存して閉じ、Claude Desktop を完全に再起動します。Claude のチャットに新しい「ハンマー」（ツール）アイコンが表示されます！

オプション 2：Claude Code、Glama、または Cursor のカスタム設定

Claude Code のような CLI エージェントを使う場合、または Glama と Cursor を手動で設定する場合は、uvx コマンドを使用します。

Claude Code の場合：

claude mcp add startup-finance -- uvx startup-finance-mcp

Glama / Cursor の場合（カスタム MCP 設定）：

uvx startup-finance-mcp

オプション 3：ローカル開発

git clone https://github.com/MayankTalwar0/startup-finance-metrics.git
cd startup-finance-metrics
pip install -e .

# Run the server directly
startup-finance-mcp

利用可能な MCP ツール

このサーバーは、MCP クライアントに次のツールを提供します。

1. computeFinancialMetrics(inputs_json: str)：構造化された入力から、スタートアップの財務指標（ランウェイ、粗利益率、CAC、LTV など）を計算します。複数月のデータを分析する場合は、月ごとに 1 回呼び出します。
2. generateFinancialReport(metrics_json: str, output_dir: str)：統合された HTML + Markdown レポートを生成します。単月のペイロード、または複数月の {"months": [...]} ペイロードのいずれかを受け取り、指定されたすべての期間を比較するレポートを 1 つ生成します。

スタンドアロン AI スキルとして使用する

完全な MCP サーバーを使わず、Claude Code や OpenClaw などのツールで使えるシンプルなプロンプトだけを利用したい場合は、skills/SKILL.md にあるスキルプロンプトの原文をご覧ください。

指標のリファレンス

#	指標	計算式	必須の入力
1	ネットバーン	monthly_opex - monthly_revenue	monthly_opex、monthly_revenue
2	ランウェイ	current_cash / net_burn	current_cash。net_burn > 0 が必要です（それ以外の場合は not_applicable: business is cash flow positive を返します）
3	粗利益率	(monthly_revenue - cogs) / monthly_revenue * 100	monthly_revenue、cogs
4	CAC	sales_marketing_spend / new_customers	sales_marketing_spend、new_customers
5	LTV	(ARPU * gross_margin) / logo_churn_rate	monthly_revenue、active_customers、lost_customers、cogs
6	LTV:CAC	ltv / cac	算出可能な ltv、算出可能な cac
7	売上成長率	(monthly_revenue - prev_monthly_revenue) / prev_m... * 100	monthly_revenue、prev_monthly_revenue
8	顧客数解約率	lost_customers / active_customers * 100	lost_customers、active_customers
9	バーンマルチプル	net_burn / (arr_end - arr_start)	monthly_opex、monthly_revenue、arr_start、arr_end
10	NRR	(start + exp - churn - cont) / start * 100	starting_mrr、expansion_mrr、churned_mrr、contraction_mrr
11	40 の法則	revenue_growth_yoy_pct + operating_margin_pct	revenue_growth_yoy_pct、operating_margin_pct
12	CAC 回収期間	cac / (ARPU * gross_margin)	算出可能な cac、monthly_revenue、active_customers、算出可能な gross_margin

ライセンス

MIT

SlickBooks によって開発

SlickBooks の創業者である Mayank によって開発されました。 SlickBooks は、記帳代行、記帳の自動化、財務予測の自動化、カスタム財務エージェントを提供しています。