mkopo-mcp

Name: mkopo-mcp
Author: gabrielmahia

本地服务

github.com/gabrielmahia金融数据06 天前更新

代码仓库

关于 mkopo-mcp

mkopo-mcp 是演示用 MCP 服务，利用合成的 M-PESA 行为信号进行肯尼亚替代信用评分。工具可生成评分、还款能力分析、报告、贷款机构类型匹配和改善建议；结果不是真实信贷决定。

主要功能

01根据 M-PESA 信号生成替代评分
02分析资金流入与流出
03生成结构化信用报告摘要
04匹配肯尼亚贷款机构类型
05提供信用等级改善建议
06附带自动化决策声明

适用场景

01演示基于移动支付记录的评分
02根据交易模式探索贷款能力
03生成示例贷款审核报告
04展示信用改善建议

MCP 相关

向 MCP 客户端提供五种信用分析工具，涵盖评分、现金流分析、报告摘要、贷款机构类型匹配和改善建议。结果基于合成演示数据，不适用于实际决策。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置

{
  "mcpServers": {
    "gabrielmahia-mkopo": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mkopo-mcp"
      ]
    }
  }
}

启动命令uvx mkopo-mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包

pypimkopo-mcp0.1.9stdio

工具

收录的工具列表 · 更新于 6 天前

参数	类型	必填	说明
has_fuliza_debt	boolean	是	目前是否有未偿还的 Fuliza（Safaricom 透支服务）余额
months_as_mpesa_user	integer	是	此人使用 M-PESA 的月数（0-240）
has_savings_behaviour	boolean	是	是否定期进行小额储蓄（M-Shwari、chama、SACCO、KCB M-PESA）
pays_utilities_on_time	boolean	是	过去 6 个月是否通过 M-PESA 支付过 KPLC 或水费账单
has_loan_default_history	boolean	是	是否曾拖欠任何贷款（M-Shwari、KCB、银行、chama）
has_multiple_income_streams	boolean	是	收入是否来自多个来源（多个雇主、企业收入加工资）
has_regular_income_deposits	boolean	是	是否每月至少两次收到定期存款（工资、经营收入）

详细介绍

💳 mkopo-mcp — 替代信用评分 MCP 服务

安装：pip install mkopo-mcp · 可与任何 MCP 客户端搭配使用。

许多频繁使用移动货币交易的东非人没有正式的信用档案——相关数据存在于 M-PESA 交易记录中，但没有评分模型能将其作为可由 Agent 调用的工具来读取。

肯尼亚 70% 以上的成年人属于“信用隐形人群”——没有正式信用记录，就无法获得资金。M-PESA 实际上是一份金融历史记录，能够预测还款行为。mkopo-mcp 让 AI Agent 能够利用这些信息。

结构性问题

在成熟经济体中，信用机构掌握着每个人长达 30 多年的信用卡、抵押贷款和汽车贷款数据。建立这套数据体系花了 50 年。在肯尼亚，大多数人的金融生活都围绕现金和移动货币展开——正式信用体系无法看到这些信息。

M-PESA 是一家还不知道自己是信用机构的信用机构。

定期收入存款 → 收入稳定性
按时缴纳水电等公用事业费用 → 纪律性信号
储蓄行为（M-Shwari、chama）→ 长远规划意识
Fuliza 使用比例 → 短期财务困境指标
企业 Paybill 收款 → 可验证的商业活动

工具

工具	功能
`alternative_credit_score`	根据 M-PESA 行为信号评分（300–850 分制）
`mpesa_creditworthiness`	分析流入／流出模式，评估贷款能力
`credit_report_summary`	生成贷款专员会审阅的结构化报告
`loan_eligibility`	匹配适合的肯尼亚贷款机构类型
`credit_improvement_tips`	提供改善信用等级的个性化步骤

快速开始

pip install mkopo-mcp       # coming soon to PyPI
mkopo-mcp                   # starts on stdio

研究依据

世界银行《扩大金融服务可及性》（2022）
Breza 与 Kinnan《衡量信贷的均衡影响》（2021）
CBK 审慎监管指南（2022）
肯尼亚 CRB 法案（第 44A 章）

⚠️ 演示数据——并非真实的 CRB 产品。官方报告请咨询 Metropol 或 CRB Africa。

东非协调技术栈的一部分

此 MCP 服务是肯尼亚协调基础设施的一部分。将其连接到 africa-coord-bus — 这个协调事件总线会自动在各个领域之间路由信号。

pip install africa-coord-bus

所有服务：pypi.org/user/gmahia 在线演示：coord-cascade-demo

知识产权与协作

采用 MIT License 授权。请仅通过 GitHub Issues 提交反馈——不接受拉取请求。演示数据标注为 DEMO，不适用于实际决策。完整政策：docs/architecture/IP_POLICY.md。安全问题报告：参见 SECURITY.md。

东非协调技术栈的一部分

安装并运行： pip install reli-cli && reli list — 官方 MCP Registry 中 io.github.gabrielmahia 名下的 MCP 服务
评估任意模型在斯瓦希里语 Agent 任务上的表现： kipimo · 数据集 · 排行榜
跨服务协调： africa-coord-bus — 内置肯尼亚路由表、离线优先的事件总线
数据集： huggingface.co/gmahia · 文档中心： nairobi-stack

本着模型无关的设计理念：封闭 API、开放权重模型和小型蒸馏模型都受到同等支持。

仅供演示，以及肯尼亚关于自动化决策的规定

这些工具生成的是合成演示结果，不是信贷决策，也不是信贷参考局的产品。请勿向这些工具提供真实个人的姓名或身份证号码。

如果你基于这样的评分构建实际应用，请注意相关法律：肯尼亚现行《2019 年数据保护法》包含有关完全依靠自动化处理作出决策的条款（第 35 条）。《2026 年人工智能法案》是参议院法案，尚未成为法律：参议院委员会于 2026 年 10 月建议放弃该法案，因此截至 2026-10-23，肯尼亚没有专门的人工智能法律，适用的是《数据保护法》。该法案原本会赋予人们要求解释并对重大自动化决策（例如拒绝贷款）进行人工复核的权利；评论人士预计，若该法案成为法律，信用评分将被视为高风险领域。此服务返回的每个评分结果都会附带 automated_decision_notice，说明这一点。示例中的贷款机构是通用的贷款机构类型，并非具名公司：早期版本曾按等级列出真实贷款机构，但这种合成评分无法支持此类信息。

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