Finance Toolkit
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
Descripción del creador (original en inglés)
Monte Carlo ranges for uncertain plans: project cost, budget, timeline, capacity, NPV/IRR/payback.
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 …”.
Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:
https://neumann.kromatic.com/mcpEjecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http neumann https://neumann.kromatic.com/mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"neumann": {
"url": "https://neumann.kromatic.com/mcp"
}
}
}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": {
"neumann": {
"type": "http",
"url": "https://neumann.kromatic.com/mcp"
}
}
}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.
ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:
https://neumann.kromatic.com/mcpLos nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.
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.
Nombres y descripciones de las herramientas tal como los informó el servidor el 6 nov 2026. Los escribió el creador, no nosotros; los mostramos como texto sin formato.
run_monte_carlo_simulationRuns a Monte Carlo simulation of a model and returns the full range of possible outcomes, not one guessed number. A model is a set of uncertain inputs, the formulas that combine them, and the links between them. The simulation draws random values for every input many times; each
rank_inputs_by_impactRanks a model's uncertain inputs by how much each one moves a chosen outcome, and returns the data for a tornado chart. A tornado chart is a bar chart with one horizontal bar per input, sorted with the biggest swing at the top. This is a one-at-a-time (OAT) sensitivity analysis.
summarize_outcome_scenariosRuns a model once and reports one outcome's worst, median and best values. By default, worst is the lowest value in any trial, median is the middle value, and best is the highest value. Worst always means lowest, so for a cost the worst case is the cheapest one. You can ask for o
check_simulation_modelChecks a model for mistakes before you run it and lists every problem it finds. It looks for loops with no delay, nodes that are not connected, unknown distributions, missing or invalid distribution parameters, and broken formulas. A loop, including an edge from a node to itself,
estimate_simulation_size_and_costPredicts how large a run of a model will be and how many credits it will cost, without running it. Use this before running a large or unfamiliar model, or to check that an account can afford it. It does not look for mistakes; use check_simulation_model for that. It returns the nu
convert_range_to_distributionTurns a low-to-high guess, such as "between 80 and 120, 90% sure", into the exact parameters a model input needs. A distribution is the shape of the uncertainty, for example normal (a bell curve), log_normal (skewed and never negative), triangle or uniform. The low and high value
convert_distribution_to_rangeTurns a distribution's parameters into the low and high ends of the range that holds a chosen share of outcomes, by default the middle 90%. It also gives the mean, median, mode, standard deviation and any percentiles you ask for. If you give a threshold, it gives the chance of la
get_simulation_resultsChecks on, and reads, a run you started with run_monte_carlo_simulation, rank_inputs_by_impact or summarize_outcome_scenarios, using its run_id. Use this when a run tool returned status running or queued: it waits up to 30 seconds for the run to finish, then returns its status an
check_account_and_creditsShows who Neumann thinks you are and what you can still do: your credit balance if you have an account, or your free runs left today and when they reset if you do not. Use this when you need to know, before or after a run, whether a call will use credits or a free run, how much i
send_feedbackSends a short report about Neumann to the team that builds it. They read every report and use it to fix problems and decide what to build, so honest feedback, good or bad, is useful. Use this when: - a Neumann tool returned an error (send it right away), behaved unexpectedly or g
buy_creditsBuys Neumann credits by charging the payment card already saved on your account. Credits pay for simulations run with an account. Use this when an account is low on credits and the user has agreed to the purchase. If no card is saved yet, it buys nothing and charges nothing. Inst
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub Kromatic-Innovation, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Respondió en 139 ms (HTTP 200)
No hace falta iniciar sesión
Leímos 11 descripciones de herramientas y no encontramos instrucciones ocultas para la IA
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 3 de 3 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 la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.2.34) llegó al registro hace 8 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
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:★ 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: 96 tools with statutory citations.
No se encontró un README en el repo