关于 Précis Finance MCP
Précis Finance MCP 是面向财务团队的可自托管只读服务,可从自有数据仓库查询受治理的指标和管理报告。其 SQL 语义层与 YAML 目录让指标定义保持一致且可追溯。
主要功能
- 01受治理的指标和报表布局
- 02行级下钻与图表
- 03SQL 语义层和 YAML 目录
- 04只读且可追溯的数据
- 05基于 Docker 的自托管部署
适用场景
- 01查询含比较数据的损益表
- 02按成本中心下钻查看收入
- 03按月份或团队查看利用率
- 04向 MCP 客户端提供受治理的财务数据
MCP 相关
它通过自有数据模型和数据仓库,向 MCP 客户端提供只读财务工具。公开演示是使用合成数据的远程 MCP 服务,无需账户或 API 密钥。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://mcp.precis.finance/mcpclaude mcp add --transport http precis-finance-precis-finance https://mcp.precis.finance/mcp{"mcpServers":{"precis-finance-precis-finance":{"type":"http","url":"https://mcp.precis.finance/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"precis-finance-precis-finance":{"type":"http","url":"https://mcp.precis.finance/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"precis-finance-precis-finance":{"type":"http","url":"https://mcp.precis.finance/mcp"}}}{"mcpServers":{"precis-finance-precis-finance":{"serverUrl":"https://mcp.precis.finance/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
20此工具无需参数。
详细介绍
Précis Finance MCP
一款只读、可自托管的 MCP 服务,面向 FP&A 和管理报告:通过 SQL 语义层提供受治理的指标、财务报表、行级下钻、图表和快照文件导出——使用你自己的数据仓库,而不是市场数据。 Précis 智能 Finance Intelligence Platform 的开源核心。
你只需定义一次业务指标——在纯 SQL 视图构成的语义层之上,用 YAML 目录描述 KPI、层级和财务报表布局,并通过 git 进行版本管理——任何兼容 MCP 的客户端都能获得一致且有依据的数据。语义视图是 ClickHouse 中的纯 SQL,因此现有 BI 工具也能直接查询相同的视图。本代码库包含完整且可自托管的系统——指标引擎、语义层和目录、数据摄取、身份管理以及 MCP 传输——不依赖任何外部服务。
适用场景
- 你运营或支持财务职能,希望 AI 客户端——Claude、ChatGPT 或任何兼容 MCP 的客户端——根据自有数据回答问题并生成管理报告。
- 你需要受治理的指标——例如毛利率、利用率或按业务部门划分的收入都采用统一认可的定义——而不是让 Agent 查询总账中的原始行,或自行编造定义。
- 你希望在自己运营的基础设施上自托管,并采用由你掌控的安全模型,而不是再签一份云服务合同。
- 你需要每个答案都可追溯:系统从设计上只读,模型不会生成任何数据,每个数字都由你可查看的语义视图聚合而来。
要求
- Docker——Engine + Compose v2。所有内容都在容器中运行;无需安装其他任何内容。
- 无需预配数据仓库——该栈内置 ClickHouse(引擎的分析存储)、PostgreSQL(平台和工件状态)以及 Valkey(临时快照)。本地试用无需其他依赖,并会加载示例财务模型。
- 已经在运行 ClickHouse?——你可以选择让引擎连接自己的实例,而不是使用内置实例;请参阅 数据模式。
- 兼容 MCP 的客户端——Claude(通过 Claude.ai 和 Desktop 连接器连接已部署的实例)、Claude Code、ChatGPT 或任何 MCP 客户端。
- 可选的 Excel 访问——多用户镜像还会在
/excel托管 Précis Excel 加载项;如需使用实时只读工作簿函数,请启用其 OAuth 客户端。
Précis Finance MCP 的效果

每个数字都基于语义视图聚合——科目、成本中心、期间、情景——而通用指标层无法表达的度量(例如按期间平均利用率分母,再按季度或业务部门重新聚合,并在布局中加入小计)也都可以作为一等目录定义使用。
试用公开演示
将远程 MCP 客户端连接到 **https://mcp.precis.finance/mcp**,即可探索 Précis Finance MCP,无需安装任何内容或创建账户。共享服务通过合成财务数据集提供只读工具;其中不包含您的财务数据。无需 API 密钥或登录。
对于 Claude Code:
claude mcp add --transport http precis-demo https://mcp.precis.finance/mcp
然后询问 precis_orientation 演示支持哪些功能,或请求查看包含对比数据的损益表。有关其他 MCP 客户端以及此共享实例的限制,请参阅公开演示连接指南。
快速入门 — 单用户本地试用
export MCP_DEV_KEY=$(openssl rand -hex 32)
export ARTIFACT_SIGNING_KEY=$(openssl rand -hex 32)
docker compose -f deploy/docker-compose.local.yml up -d --build
docker compose -f deploy/docker-compose.local.yml exec precis-mcp \
python -m precis_mcp.sample_data # populate the demo model
一个技术栈——服务以及 ClickHouse、Postgres 和 Valkey——一个共享开发密钥,绑定到 127.0.0.1。将任意 MCP 客户端指向 http://127.0.0.1:8768/mcp,并将开发密钥用作 bearer token。例如,使用 Claude Code:
claude mcp add --transport http precis http://127.0.0.1:8768/mcp \
--header "Authorization: Bearer $MCP_DEV_KEY"
然后提出一个特定于财务的问题,以证明这不是通用 SQL MCP: “显示 FY2025 的损益表,并附上对比数据。” · “按成本中心细分收入。” · “显示数字化转型团队按月的利用率。”
完整演练(包括演示数据和接入自有模型)请参阅: docs/getting-started/quickstart.md。
想在通话中完成这些操作?我们会与早期采用者合作,将 Précis Finance MCP 接入他们自己的数据仓库 —— precis.finance 或 [email protected]。
多用户部署
deploy/docker-compose.yml 运行多用户技术栈——开源服务、
PostgreSQL、ClickHouse、Valkey、制品存储,以及 OAuth 2.1 + PKCE 登录。部署可沿相互独立的维度进行模块化配置:
- 数据 — 捆绑的 ClickHouse(空实例或包含示例数据)或您自己的数据: docs/deployment/clickhouse-data-modes.md
- 身份 — 本地开发密钥、捆绑的 Keycloak(可选与您的 IdP 联合),或直接使用外部 OIDC 提供商(Auth0 / Okta / Entra / Ping): docs/deployment/oauth-keycloak.md, docs/deployment/external-idp-recipes.md
- 入口 — 捆绑的 Caddy 代理(
bundled-proxy配置,默认启用)仅需设置PRECIS_DOMAIN,即可自动获取 Let's Encrypt 证书并终止 TLS。应用本身与代理无关:移除该配置,即可使用您已有的入口代理(deploy/nginx/中提供 nginx 虚拟主机参考配置;主机辅助脚本为scripts/install-precis-mcp.sh --nginx) - 备份 — 附加的
backupCompose 配置:定时将打包内容(Postgres 转储 + ClickHouse 备份 + 实例配置)保存到本地卷或 S3,并提供恢复和演练命令: docs/operations/backups.md - Excel 加载项 — 可选的托管工作簿函数,由同一实例通过
/excel提供;可使用捆绑的 Keycloak 客户端或外部 IdP 中的公共客户端启用: docs/excel/
scripts/deploy-mcp.sh --data-mode ... --auth-mode ... 是便捷入口,可配置 Compose 配置。所有配置项均为环境变量:
docs/configuration/environment-variables.md。
配置数据模型
您的模型位于 instance/ 目录中——包括指标目录、语义 SQL 视图和数据摄取绑定——捆绑的演示实例展示了其结构。请先阅读
docs/configuration/catalogue-and-semantic.md,
然后阅读 docs/configuration/ingestion.md 和
docs/operations/onboarding-ingestion.md
以加载数据。有关添加服务工具的开发者指南,请参阅
docs/development/adding-read-tools.md。
安全性与只读特性
先看机制,而不是承诺。
- 从设计上只读 — 服务只检索数据,绝不会写入或更改你的数据源。没有回写路径。
- 模型不会生成任何数字 — 工具会返回根据源数据维度(账户、成本中心、期间、场景)汇总的数字,或者说明数据不存在。客户端负责组织问题并讲述答案,绝不会编造数字。
- 可追溯至数据源 — 每个数字都可从响应 → 语义视图 → 数据仓库追溯。语义视图是可直接阅读的 SQL;目录在 git 中进行版本管理。
- 使用你自己的数据仓库,而非市场数据 — 它在你的环境中运行,针对你的数据仓库,并遵循你自己的访问控制。
- 身份验证 — 可使用本地开发密钥、随附的 Keycloak(可选择联合到你的 IdP),或直接使用外部 OIDC 提供商(Auth0 / Okta / Entra / Ping)。
- 运营者责任 — Précis Finance MCP 旨在提供受治理的只读操作;你仍需根据自己的安全模型部署和运营它。信息披露政策:SECURITY.md。
文档
完整文档:docs.precis.finance。
| 领域 | 从这里开始 |
|---|---|
| 入门 | 快速入门 |
| 部署 | ClickHouse 数据模式 · OAuth / Keycloak · 外部 IdP 配置指南 |
| Excel | Précis for Excel · 函数参考 |
| 配置 | 目录与语义层 · 数据摄取 · 环境变量 |
| 运维 | 入驻与数据摄取 · 备份 |
| 开发 | 添加只读工具 |
| 安全 | SECURITY.md |
Précis Finance MCP 与 Précis 的区别
你在此构建的部署和数据模型,是完整的 Précis 平台运行的基础。Précis 目前尚未正式发布,并在同一引擎和数据模型之上增加了需要授权的 Agent 工作区。从开源核心迁移到 Précis,需要进行工作流配置和采用,而不是开展第二个数据集成项目。Précis 负责准备;财务专业人士负责决策。
包含的内容 — 不包含的内容
Précis Finance MCP 中包含(Elastic License 2.0): MCP 服务和传输 · 指标引擎 · 财务报表布局 · 语义 SQL 视图模式 · YAML 指标目录 · 示例财务模型 · 数据摄取路径 · 托管式只读 Excel 加载项 · ClickHouse 分析型存储 · PostgreSQL 平台状态 · 本地开发密钥模式 · 多用户 OAuth 2.1 模式 · Docker Compose 部署 · 备份与恢复配置 · 配置和部署文档。
属于 Précis,不在此仓库中: 工作区 UI · 对话式 Agent · 计划回写 · 场景提交工作流 · 定时 Dispatch 简报 · 报告 / 管理报告包工作流 · Excel 回写 / 往返 · 商业支持(除非另行约定)。
了解 Précis — 完整平台和设计合作伙伴计划: precis.finance 或 [email protected]。
支持与服务
Précis Finance MCP 专为自助使用而构建,文档旨在满足您的需求。如果您希望获得文档之外的帮助——例如配置数据模型、获得部署指导、持续支持,或使用真实数据评估的演示环境——请在 precis.finance 预约设置会议,或发送邮件至 [email protected]。同一邮箱也能联系到完整 Précis 平台背后的团队。
贡献
此仓库是 Précis 单体仓库的单向镜像:main 通过同步提交不断更新,拉取请求会在内部应用,并保留您的作者身份和 DCO 签署信息,然后在下一次同步时发布。请参阅
CONTRIBUTING.md。
许可证
Elastic License 2.0 — 源码可用。您可以免费使用、修改、可自托管(包括商业用途)并重新分发;但不得将其作为托管或管理服务提供给第三方。
评论
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。