Finance Toolkit
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
Descripción del creador (original en inglés)
Ask any MCP client what Ayush Singh Tomar has built: projects, stacks, and a resume summary.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"portfolio": {
"command": "uvx",
"args": [
"portfolio-mcp-server"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add portfolio -- uvx portfolio-mcp-serverPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"portfolio": {
"command": "uvx",
"args": [
"portfolio-mcp-server"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"portfolio": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"portfolio-mcp-server"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 10 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub ayush-s-tomar, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.0.4) llegó al registro hace 14 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: Finance Toolkit, SolidInvoice, Korea Tax Calculator
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
Create and send invoices and quotes, manage clients, and track payments in SolidInvoice.
Korean tax calculation and tax-audit judgment MCP: 97 tools with statutory citations.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
An MCP server that makes my AI project portfolio queryable.
Connect it to Claude, Cursor, or any MCP client and just ask.
[Quickstart](#-quickstart) · [Tools](#-tools) · [Demo](#-demo) · [Connect a client](#-connect-a-client) · [Limitations](#known-limitations) · [Roadmap](#roadmap)
The server command (clients launch it for you; run by hand, it just waits silently for a client):
uvx --with "mcp<2" portfolio-mcp-server
Add it to Claude Code with one line:
claude mcp add --scope user portfolio -- uvx --with "mcp<2" portfolio-mcp-server
Then ask:
*"What has Ayush built with LangGraph?"*
Prefer pip? pip install portfolio-mcp-server
Most AI-developer portfolios are a list of links. This is a working MCP server built around my own portfolio, using the same protocol agentic products use to connect to tools. It is a real implementation of the spec and a direct answer to *"show me you've actually built with MCP."*
| 📦 Published | Live on PyPI and the official MCP registry |
| 🔧 5 tools | List, detail lookup, stack search, flagship pick, resume summary |
| ✅ Tested | Lint, type-check, and a stdio smoke test on every push |
| Tool | What it does | Try asking |
|---|---|---|
list_projects | Summary of every project in the dataset | *"List everything Ayush has built."* |
get_project_details(project_name) | Full details for one project | *"Tell me about his RAG chatbot."* |
search_projects_by_stack(technology) | Projects using a given technology | *"Which projects use FastAPI?"* |
get_flagship_project | The best project to look at first | *"What should I look at first?"* |
get_resume_summary | Background, target role, core stack | *"Summarize his background."* |
MCP client (Claude, Cursor, agents) <--stdio--> portfolio-mcp-server (FastMCP) --> bundled project data
The client launches the server as a local process and talks to it over stdio. The server answers each tool call from its bundled project data. Nothing is hosted, and no API keys are needed.
| MCP Inspector: tool discovery | Live chat demo |
|---|---|
🎥 Full video walkthrough
https://github.com/user-attachments/assets/4c1b844a-087f-48a6-b156-bdef27282acc
*Setup → tool calls → live answers, end to end.*
Claude Code
claude mcp add --scope user portfolio -- uvx --with "mcp<2" portfolio-mcp-server
Claude Desktop
Open your config file:
| OS | Path |
|---|---|
| macOS | ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json |
| Windows | %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json |
If the file already has an mcpServers key, add "portfolio" inside it instead of overwriting the file.
Installed with pip:
{
"mcpServers": { "portfolio": { "command": "portfolio-mcp-server" } } }
Running from a cloned checkout (use the absolute path to server.py):
{
"mcpServers": { "portfolio": { "command": "python", "args": ["/absolute/path/to/portfolio-mcp-server/server.py"] } } }
Restart Claude Desktop and ask: *"What projects has Ayush built with FastAPI?"*
Cursor and other clients
Any MCP client that can launch a stdio server works. Use portfolio-mcp-server (after pip install) or the uvx command above as the server command.
Run from source
git clone https://github.com/ayush-s-tomar/portfolio-mcp-server.git
cd portfolio-mcp-server
python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
Test it interactively with the MCP Inspector:
mcp dev server.py
This opens a browser UI where you can call each tool and inspect raw request and response payloads.
Testing & CI
Every push and pull request runs through GitHub Actions:
| Check | Command |
|---|---|
| Lint | ruff check . |
| Type check | mypy server.py |
| Smoke test | Starts the server and calls all 5 tools over stdio, confirming each returns valid, schema-matching JSON |
Run the same checks locally before opening a PR:
pip install -r requirements-dev.txt
ruff check . mypy server.py pytest
Project structure
portfolio-mcp-server/
|-- portfolio_mcp_server/ | |-- init.py | -- server.py # packaged module (what PyPI ships) |-- server.py # top-level entry point (dev / MCP Inspector / CI) |-- tests/ | |-- smoke_test.py # stdio smoke test: calls all 5 tools, validates JSON schema | |-- test_tools.py # per-tool tests | |-- test_data.py # data integrity checks for the bundled projects | -- check_links.py # checks every URL in the data (runs weekly in CI) |-- assets/ # demo GIF and screenshots |-- .github/ | |-- workflows/ # ci.yml, links.yml | |-- ISSUE_TEMPLATE/ | |-- PULL_REQUEST_TEMPLATE.md | -- dependabot.yml |-- pyproject.toml # PyPI packaging config |-- server.json # MCP registry manifest |-- requirements.txt |-- requirements-dev.txt |-- claude_desktop_config_snippet.json |-- CHANGELOG.md |-- CONTRIBUTING.md |-- SECURITY.md -- LICENSE
Built with: Python 3.10+ · MCP Python SDK (FastMCP) · stdio transport · registered on the MCP registry as io.github.ayush-s-tomar/portfolio-mcp-server
Warning: The installed package is a snapshot.
pip installgets the portfolio as it was at that release (v1.0.4, published 2026-10-27, at the time of writing). Projects added and demo links changed since then won't appear until a new version is published, and tool responses can't yet say how current they are.
search_projects_by_stack filters on a single technology per call, so "LangGraph *and* FastAPI together" isn't supported yet.Done
Next
last_updated date from every tool so an answer can say how current it issearch_projects_by_stackReleased under the MIT License.
Built by Ayush Singh Tomar
If this helped you build your own MCP server, a ⭐ on the repo is appreciated.
mcp-name: io.github.ayush-s-tomar/portfolio-mcp-server