Financial-MCP-Server
Provides financial data extraction, calculation, and analysis from XML files via a FastMCP server, integrated with a Streamlit frontend and local LLM for secure corporate data handling.
README
Financial-MCP-Server- Assistant IA & Serveur MCP
Description du Projet
Ce projet a été réalisé dans le cadre d'un stage de 2ème année de licence. Il s'agit d'une application IA complète intégrant un serveur MCP (Model Context Protocol) en Python. Ce projet implémente un serveur FastMCP pour l'extraction, le calcul et l'analyse de données financières d'entreprises à partir de fichiers XML (bilans standards et bilans détaillés étendus). Il inclut un client frontend interactif développé avec Streamlit, connecté à un modèle de langage local via Ollama pour garantir la sécurité et la confidentialité totale des données corporate.
Auteur : Malek Ghozzi
Prérequis
- Python 3.10+
- Ollama installé en local avec le modèle
qwen2.5-coder:7b - Fichiers sources :
- Fichiers XML placés dans le répertoire
./data/xml/ - Fichier d'indexation placé dans
./data/xmls.csv - Dictionnaire de données
data_dictionary.mdà la racine
- Fichiers XML placés dans le répertoire
Installation
- Clonez ce dépôt ou copiez les fichiers du projet.
- Installez les dépendances requises :
pip install mcp streamlit openai pip install -r requirements.txt ```
Démarrage et Utilisation
- Lancez le modèle local Ollama en arrière-plan : 'ollama run qwen2.5-coder:7b'
- Dans un nouveau terminal, lancez l'interface Streamlit : 'streamlit run app.py'
Outils Implémentés
Le serveur FastMCP met à disposition du LLM 5 outils d'analyse :
- find_company_xml : Recherche l'entreprise dans l'index CSV via son nom ou SIREN.
- extract_xml_by_keyword : Explore les bilans détaillés pour extraire les valeurs historiques d'un mot-clé spécifique (gère la déduplication et les valeurs absentes).
- get_company_indicator : Extrait la valeur d'un code indicateur précis (ex: CA00, RN00).
- calculate_profit_margin : Calcule la marge bénéficiaire (Résultat Net / Chiffre d'Affaires).
- lookup_financial_term : Traduit les acronymes financiers via le dictionnaire de données.
Exemples d'Utilisation
L'agent est configuré pour interroger chaque entité séparément et éviter les hallucinations. Testez avec ces requêtes :
- "Quelle est la marge bénéficiaire de TISSOT ETANCHEITE ?"
- "Peux-tu me donner l'indicateur CA00 pour KA BATIMENT ainsi que pour TISSOT ETANCHEITE ?"
- "Recherche le mot-clé 'provisions' dans le fichier de KA BATIMENT."
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