rehan1020/mcp-india-stack

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77 stars 13 forks 품질 85 트렌드 37MIT

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인도 API를 위한 MCP 서버 — GSTIN, IFSC, PAN, UPI, pincode, HSN/SAC. 제로 오스. 맨 위로. AI 대리인을 위해.

개요

고성능, 오프라인 첫 번째 모델 Context Protocol (MCP) 서버는 인도 금융, 세금 및 정부 API를 갖춘 AI 에이전트를 갖추고 있습니다. 0 인증 필요. - 인디언 fintech, 정체성 및 세금 APIs는 크게 다소 분리 된 통합을 필요로합니다. - 기존 솔루션은 유료 구독, 엄격한 비율 제한 및 복잡한 API 키 관리에 의해 고백됩니다. - - - GSTIN, PAN, IFSC 또는 compute 세금 데이터를 검증하기 위해 자율 AI 에이전트에 특별히 설계된 MCP-native 표준이 없습니다. - static/slow-moving datasets를 위한 리모트 제3자 API에 따라서는 AI 워크플로우를 위한 불필요한 네트워크 지연 및 잠재적인 점을 소개합니다. MCP 클라이언트 ↔ MCP Server ↔ 58 오프라인 최초 도구 모듈 - https://youtu.be/KAy6043Co0w?si=FIFfVRM2y3Zwv8oK - https://pypi.org/project/mcp-india-stack/ - [T2]] - [T3]] - https://pypi.

개요(AI 번역)

고성능, 오프라인 첫 번째 모델 Context Protocol (MCP) 서버는 인도 금융, 세금 및 정부 API를 갖춘 AI 에이전트를 갖는다. 0 인증 필요.

☸ 내용의 표

문제 선언
기술 스택
건축 Diagram
데모 및 링크
주요 특징
빠른 시작
공구 카탈로그
에이전트 워크 플로우 및 자원
데이터 아키텍처 및 신선도
제한
법률 및 특성
시작 노트

문제 문

** 표시된 액세스:** 인디언 fintech, 정체성 및 세금 API는 여러 분산 통합을 필요로하는 크게 침묵됩니다.
High Barriers to Entry: 기존 솔루션은 유료 구독, 엄격한 비율 제한 및 복잡한 API 키 관리에 의해 plagued.
** Native AI 통합 없음:** GSTIN, PAN, IFSC 또는 compute 세금 데이터를 검증하기 위해 자율 AI 에이전트에 특별히 설계된 MCP-native 표준이 없습니다.
**Latency & 신뢰성 문제: ** static/slow-moving datasets에 대한 원격 타사 API에 따라 불필요한 네트워크 지연 및 AI 워크플로우의 잠재적 포인트를 소개합니다.

672️ 기술 스택

| 층 | 기술 | |—||| | **프로토콜 ** | MCP(FastMCP) |

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README

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🇮🇳 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

GitHub에서 전체 README 보기

설치

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

Open the repository installation guide MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →

설정

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