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Mintline

Mintline

本地服务
github.com/mintlineai金融数据038 周前更新

关于 Mintline

Mintline 是一款 MCP 服务,可将 AI 助手连接到 Mintline 收据和交易记录,支持查找、匹配审核及支出分析。工具会从 Mintline API 动态加载。

主要功能

  1. 01查找收据和交易记录
  2. 02审核收据与交易匹配
  3. 03分析支出及趋势
  4. 04从 Mintline API 动态同步工具

适用场景

  1. 01查找未匹配的收据或交易
  2. 02审核并确认匹配建议
  3. 03按商户或时间段分析支出

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 Mintline 收据和交易相关工具。工具从 Mintline API 动态加载。

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": {
"mintline": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mintline/mcp"
]
}
}
}
启动命令npx -y @mintline/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
npm@mintline/mcp1.1.9

工具

25

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
limitinteger是每页条目数(最多 100)
offsetinteger是分页偏移量
orderenum是排序顺序asc | desc
searchstring否按商家名称搜索
sortByenum否排序字段date | amount | vendor
statusenum否按状态筛选all | matched | unmatched | hidden

详细介绍

Mintline MCP 服务

通过模型上下文协议,将 AI 助手连接到你的 Mintline 收据和交易记录。

MCP Registry mcp.so npm

安装

npm install -g @mintline/mcp

设置

1. 获取 API 密钥

在 mintline.ai/app/settings/api-keys 创建 API 密钥

2. 配置 Claude Desktop

将以下内容添加到 ~/.claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "mintline": {
      "command": "mintline-mcp",
      "env": {
        "MINTLINE_API_KEY": "ml_live_your_api_key_here"
      }
    }
  }
}
3. 重启 Claude Desktop

现在即可使用 Mintline 工具。

可用工具

工具会从 Mintline API 动态加载,并自动保持同步。

查看所有可用工具:

示例提示词

收据与交易记录
  • “显示我尚未匹配的收据”
  • “查找来自 Amazon 的收据”
  • “列出我的 Chase 对账单中的交易”
  • “显示收据 rcpt_01abc123 的详细信息”
匹配
  • “哪些匹配需要我审核?”
  • “确认最佳匹配”
  • “拒绝匹配 mtch_01xyz789——商家错误”
分析
  • “我这个月花了多少钱?”
  • “按支出金额列出我的主要商家”
  • “显示过去 6 个月的支出趋势”
  • “按周细分我的支出”
  • “我上个季度在 AWS 花了多少钱?”
  • “有哪些事项需要我处理?”(显示未匹配的项目)
  • “我是否有任何没有收据的大额交易?”

环境变量

变量必填描述
MINTLINE_API_KEY是你的 Mintline API 密钥
MINTLINE_API_URL否API URL(默认值:https://api.mintline.ai)

开发

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

许可证

MIT

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。