AICFO MCP SERVER

📊 Occams CFO-基于人工智能的财务分析平台

一个由OpenAI和模型上下文协议（MCP）支持的全面的CFO级财务分析平台。上传您的QuickBooks CSV导出，获取详细的董事会级财务报告，其中包含可操作的见解。

✨ 特性

• AI驱动的分析：使用OpenAI GPT模型生成全面的CFO报告
• MCP集成：利用模型上下文协议实现可靠的工具执行
• 代码解释器：用于自定义财务计算的动态Python代码执行
• 40+预构建指标：关键财务指标的即时计算
• 董事会就绪报告：适合董事会演示的10-12页详细分析
• 交互式Web用户界面：易于使用的Streamlit界面，用于文件上传和报告生成

🏗️ 建筑

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Streamlit Web UI                      │
│         (streamlit_app.py / streamlit_app_with_...)     │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────┘
                          │
                          ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│              OpenAI Agent (GPT-4/GPT-4o)                │
│                  with MCP Tool Access                    │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────┘
                          │
                          ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                MCP Server (FastMCP)                      │
│        occams_cfo_server.py / ..._with_code_interpreter │
│                                                          │
│  Available Tools:                                        │
│  ├── calculate_financial_metrics()                      │
│  ├── build_cfo_report_context()                         │
│  ├── profile_csvs()                                     │
│  └── code_interpreter() (enhanced version)              │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

📁 项目结构

occams-cfo/
├── README.md                                    # This file
├── requirements.txt                             # Python dependencies
├── .env.example                                 # Environment variables template
│
├── streamlit_app.py                            # Standard Streamlit UI
├── streamlit_app_with_code_interpreter.py      # Enhanced UI with code execution
│
├── occams_cfo_server.py                        # Standard MCP server
├── occams_cfo_server_with_code_interpreter.py  # Enhanced MCP server with code interpreter
│
├── cfo-agent.py                                # Command-line agent runner
├── multi_csv_profiler.py                       # CSV profiling utilities
├── test_code_interpreter.py                    # Test script for code interpreter
│
├── data/                                       # Sample data directory
│   ├── AR_Aging.csv
│   ├── AP_Aging.csv
│   ├── Balance_Sheet.csv
│   ├── Profit_and_Loss.csv
│   ├── Cash_Flow.csv
│   └── General_Ledger.csv
│
├── uploaded_data/                              # Standard app uploads
└── uploaded_data_code_interpreter/             # Enhanced app uploads

🚀 快速开始

先决条件

• Python 3.10或更高版本
• 可访问GPT-4或GPT-4o的OpenAI API密钥

安装

1. 克隆仓库

   git clone https://github.com/yourusername/occams-cfo.git
   cd occams-cfo

1. 创建并激活虚拟环境 （推荐）

   python -m venv venv

   # On macOS/Linux
   source venv/bin/activate

   # On Windows
   venv\Scripts\activate

1. 安装依赖项

   pip install -r requirements.txt

1. 设置OpenAI API密钥

选项A-环境变量：

   export OPENAI_API_KEY="sk-your-api-key-here"

选项B-创建 .env 文件：

   echo 'OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key-here' > .env

选项C-直接在Streamlit应用程序侧栏中输入

运行应用程序

选项1：流媒体Web界面（推荐）

标准版本：

streamlit run streamlit_app.py

带代码解释器的增强版本：

streamlit run streamlit_app_with_code_interpreter.py

然后打开浏览器 http://localhost:8501

选项2：命令行

python cfo-agent.py --data-dir ./data

对于增强版本：

python cfo-agent.py --data-dir ./data --server-script ./occams_cfo_server_with_code_interpreter.py

📊 所需CSV文件

您的QuickBooks导出应包括以下文件：

预期的CSV格式

AR/AP账龄文件 应该有列：

• Customer/Vendor, Current, 1-30, 31-60, 61-90, >90, Total

资产负债表 应该有列：

• Month, Cash, AR, Inventory, Fixed Assets, Total Assets, AP, Credit Cards, Loans, Owner's Equity

损益 应该有列：

• Month, Revenue, COGS, Gross Profit, Operating Expenses, Operating Income, Net Income

🔧 配置

环境变量

模型设置

默认模型在代理设置中配置。要更改它，请修改 model 代理初始化中的参数：

agent = Agent(
    name="Occams CFO Agent",
    model="gpt-4o",  # or "gpt-4", "gpt-4-turbo"
    ...
)

📈 所得

生成的CFO报告包括：

1. 执行摘要 -财务健康的高级概述
2. 趋势和模式 -财务轨迹分析
3. 风险和担忧 -已识别的财务风险及其严重程度评级
4. 胜利与机遇 -积极的发展和增长机会
5. 盈利之路 -具有具体目标的战略路线图
6. 首席财务官建议 -有时间表的优先行动项目
7. 要监控的KPI -具有目标值的关键指标
8. 财务预测 -基于情景的预测

计算的样本指标

• 流动性：流动比率、营运资金、现金状况
• AR分析：应收账款总额、账龄分析、客户集中度
• AP分析：应付账款总额、账龄分析、供应商数量
• 盈利能力：毛利率、营业利润率、净利润率
• 增长：收入增长、毛利增长
• 杠杆作用：债务与股本、债务与资产比率
• 效率：DSO、DPO、现金转换周期（增强版）

🧮 标准版与增强版

🔒 安全

• API密钥从不存储或记录
• 代码解释器在沙盒环境中运行
• 代码执行中只有pandas和numpy可用
• CSV文件在分析过程中是只读的
• 代码解释器无法访问网络

🐛 故障排除

“未设置OPENAI_API_KEY”

# Set the environment variable
export OPENAI_API_KEY="sk-your-key-here"

# Or enter it in the Streamlit sidebar

“MCP服务器启动失败”

# Test the server directly
python occams_cfo_server.py
# Should wait for input (Ctrl+C to exit)

“缺少必需的文件”

确保您的CSV文件包含以下关键字：

• AR老化：文件名包含“AR”和“老化”
• AP老化：文件名包含“AP”和“老化”
• 资产负债表：文件名包含“Balance”和“Sheet”
• 损益：文件名包含“利润”和“亏损”（或“损益”）

“未找到列”

检查CSV文件是否具有预期的列名。系统需要QuickBooks风格的导出。

🤝 贡献

欢迎投稿！请随时提交拉取请求。

1. 复刻仓库
2. 创建功能分支(git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推到分支(git push origin feature/AmazingFeature)
5. 打开拉取请求

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

• OpenAI代理SDK -对于强大的代理框架
• FastMCP -用于MCP服务器实现
• 溪流 -为了美丽的网页界面
• 模型上下文协议 -用于工具集成标准

📞 支持

如果您遇到任何问题或有疑问：

1. 检查 故障排除 章节
2. 打开一个 问题
3. 审查现有问题以寻求解决方案

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