rehan1020/mcp-india-stack

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インド API 用の MCP サーバー — GSTIN、IFSC、PAN、UPI、ピンコード、HSN/SAC です。ゼロオース。オフライン優先 AIエージェント向け.

概要

高性能、オフライン優先モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーは、AIエージェントをインドの金融、税務、政府のAPIで装備しています。ゼロ認証が必要です。 - インドのフィンテック、アイデンティティ、および税務 API は、多岐に渡り、複数の連携統合を必要とする。 - 既存のソリューションは、有料サブスクリプション、厳格なレート制限、複雑なAPIキー管理によって盗用されます。・ GSTIN、PAN、IFSC、または計算税データを検証するために、自動的なAIエージェント用に特別に設計されたMCPネイティブ規格はありません。 - 静的/スロー移動データセット用のリモートサードパーティAPIによっては、不要なネットワーク遅延とAIワークフローの失敗の潜在的なポイントが導入されます。 MCPクライアント ↔ MCP サーバー ↔ 58 のオフライン優先ツールモジュール - [https://youtu.be/KAy6043Co0w?si=FIFfVRM2y3Zwv8oK - [https://pypi.org/project/mcp-india-stack/] - [https://gamma.app/docs/Problem-India-lacks-native-fintech-primitives-for-AI-agents-d1izzfemlvfvkf0?mode=doc] - [[https://github.com/rehan1020/MCP-India-Stack] - [[https://pypi.]]

概要（AI 翻訳）

高性能、オフラインファーストモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーは、インドの金融、税務、政府のAPIでAIエージェントを装備しています。ゼロ認証が必要です。

コンテンツのテーブル

問題の声明
テックスタック
建築図
デモ&リンク
主な特長
クイックスタート
ツールカタログ
エージェントワークフローとリソース
データアーキテクチャと鮮度
制限事項
法的および帰属
リリースノート

お問い合わせ

問題文

配置されたアクセス: インドのフィンテック、アイデンティティ、税務 API は、多岐に渡り、複数の連携統合が必要である。
エントリーへの高い障壁: 既存のソリューションは、有料サブスクリプション、厳格なレート制限、複雑なAPIキー管理によって盗用されます。 -ネイティブAI統合なし GSTIN、PAN、IFSC、または計算税データを検証するために、自動的なAIエージェント用に特別に設計されたMCPネイティブ規格はありません。 -レイテンシー&信頼性の問題: 静的/スロー移動データセット用のリモートサードパーティAPIにより、不要なネットワーク遅延とAIワークフローの失敗の潜在的なポイントを紹介します。

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

🇮🇳 MCP India Stack

A high-performance, offline-first Model Context Protocol (MCP) server equipping AI agents with Indian financial, tax, and government APIs. Zero authentication required.

📌 Problem Statement

Fragmented Access: Indian fintech, identity, and tax APIs are heavily siloed, requiring multiple disjointed integrations.
High Barriers to Entry: Existing solutions are plagued by paid subscriptions, strict rate limits, and complex API key management.
No Native AI Integration: There is no MCP-native standard designed specifically for autonomous AI agents to validate GSTIN, PAN, IFSC, or compute tax data.
Latency & Reliability Issues: Depending on remote third-party APIs for static/slow-moving datasets introduces unnecessary network delays and potential points of failure for AI workflows.

🛠️ Tech Stack

Layer	Technology
Protocol	MCP (FastMCP)
Runtime	Python
Distribution	PyPI / Smithery
Hosting	Render
Datasets	Offline-bundled (jsDelivr CDN sync)

🏗️ Architecture Diagram

MCP Client ↔ MCP Server ↔ 76 offline-first tool modules

🔗 Links

Deployment: https://pypi.org/project/mcp-india-stack/
PPT: https://gamma.app/docs/Problem-India-lacks-native-fintech-primitives-for-AI-agents-d1izzfemlvfvkf0?mode=doc
GitHub: https://github.com/rehan1020/MCP-India-Stack

GitHub で README 全文を見る

インストール

This server does not publish a one-line install command.

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設定

{
  "mcpServers": {
    "mcp-india-stack": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_india_stack"]
    }
  }
}