ComputeToAi
A simulation engine for retirement planning, accessible via an MCP server that allows AI agents to create financial plans, manage income, expenses, loans, taxes, and portfolios, and run Monte Carlo simulations.
README
ComputeToAi
Generische Simulations-Engine (Speicher/Effekt/Zeitstrahl) mit dem Finanz-Feature „Ruhestandsplanung" als erstem, am weitesten ausgearbeitetem Anwendungsfall. Kein eigenes Frontend – Zugang ausschließlich über einen MCP-Server, angesprochen von einem KI-Agenten.
- Fachliches Konzept: Docs/, beginnend mit Docs/00-Vision.md
- Projekt-/Arbeitsregeln für Agenten: CLAUDE.md und .agents/rules/
Aktueller Stand: In aktiver Entwicklung (Work in Progress). Die Kernkomponenten und Features werden schrittweise implementiert (siehe Docs/10-Roadmap.md).
Verwendung und Integration (MCP-Server)
Dieses Projekt besitzt kein eigenes Frontend. Die Interaktion und Steuerung erfolgen ausschließlich über einen Model Context Protocol (MCP) Server, den du in einen KI-Agenten deiner Wahl integrierst.
Voraussetzungen
- KI-Agent / IDE mit MCP-Unterstützung: z. B. Claude Code, Cursor, Windsurf oder die Claude Desktop App.
- Lauffähiges Python-Projekt: Der MCP-Server wird lokal über Python gestartet (am einfachsten via
uv).
Integration des MCP-Servers
Füge die folgende Konfiguration in dein Tool ein (z. B. in die globale MCP-Konfigurationsdatei):
{
"mcpServers": {
"compute-to-ai": {
"type": "stdio",
"command": "uv",
"args": [
"run",
"python",
"-m",
"compute_to_ai.mcp.server"
],
"env": {
"COMPUTE_TO_AI_SETTINGS": "examples/settings.toml"
}
}
}
}
[!NOTE] Passe den Pfad in
COMPUTE_TO_AI_SETTINGSan, um sicherzustellen, dass er auf deine Einstellungsdatei verweist, in welcher das Arbeitsverzeichnis für die Pläne festgelegt ist.
Anwendung im Chat / Prompt
Sobald der MCP-Server erfolgreich verbunden ist, kannst du den Agenten direkt anweisen, das Tool zu nutzen. Ein typischer Einstiegs-Prompt sieht so aus:
„Nutze ausschließlich den ComputeToAi MCP-Server. Du bist mein Finanzberater. Wir erstellen jetzt einen langfristigen Finanzplan für mich.“
Der Agent kann daraufhin selbstständig Pläne anlegen, Einnahmen, Ausgaben, Kredite, Steuern und Portfolios hinzufügen sowie die Monte-Carlo-Simulation starten und auswerten.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.