manojkumarjanapati/expense-tracker-mcp-server
💰 Track your expenses efficiently with this Python-based MCP server, enabling AI assistants to manage and summarize your finances through natural conversation.
💰 Gerencie suas despesas de forma eficiente com este servidor MCP baseado em Python, permitindo que assistentes de IA controlem e resumam suas finanças por meio de conversas naturais.
npx skills add manojkumarjanapati/expense-tracker-mcp-serverEste servidor MCP (Model Context Protocol) foi desenvolvido em Python para integrar assistentes de IA, como Claude, a um sistema de rastreamento de despesas pessoais. Ele permite que os usuários registrem gastos, consultem categorias e obtenham resumos financeiros usando comandos em linguagem natural, eliminando a necessidade de formulários ou planilhas manuais. Ideal para desenvolvedores e profissionais que desejam automatizar o controle financeiro pessoal através de conversas com IA, o servidor se conecta diretamente ao contexto do agente, fornecendo ferramentas padronizadas para operações bancárias simplificadas. Com suporte a múltiplas plataformas de agentes de IA (como Claude Code, Cursor e Codex), ele oferece uma maneira prática e segura de gerenciar finanças sem sair do ambiente de desenvolvimento ou chat.
💰 Track your expenses efficiently with this Python-based MCP server, enabling AI assistants to manage and summarize your finances through natural conversation.
跨境电商品类市场调研报告 Claude Code Skill:问题驱动逐维度确认 + 固定风格 Apple 工业风 HTML 报告 + 可选实时抓数
Enhanced ChatGPT Clone: Features Agents, MCP, Skills, DeepSeek, Anthropic, AWS, OpenAI, Responses API, Azure, Groq, o1, GPT-5, Mistral, OpenRouter, Vertex AI, Gemini, Artifacts, AI model switching, message search, Code Interpreter, langchain, DALL-E-3, OpenAPI Actions, Functions, Secure Multi-User Auth, Presets, open-source for self-hosting. Active
本地运行的多 Agent 编排内核（Go/Windows）：PlanAgent→BehaviorAgent 主链，支持 MCP（stdio/http）、外挂 Skill Pack、WebUI（HTTP+SSE）、RunView 回合日志→HTML。/A local multi-agent runtime (Go/Windows) built around a PlanAgent→BehaviorAgent orchestration chain, with MCP (stdio/http), external Skill Packs, a Web UI (HTTP+SSE), and a sidecar RunView (turn logs → HTML).
🧠 Enhance AI conversations with Cognio, a persistent memory server that retains context and enables meaningful semantic search across sessions.
Straightforward LLM dependency orchestration for multi-agent workflows. Compose chat, code, and data into declarative pipelines in YAML. Export AI workflows as a single binary, ISO, Docker or Kubernetes pods. Use ollama, llmfile, or any cloud AI providers.
Connect LLM agents to your WireBoard analytics data using the Model Context Protocol for real-time and historical project insights.