Votre grand livre entre dans la conversation.

MCP (Model Context Protocol) est une norme ouverte qui permet aux assistants IA d'appeler des outils et des sources de données externes de manière structurée et sûre. Au lieu de deviner ou de vous demander de coller des données, votre client IA se connecte directement à votre grand livre — il interroge vos données réelles, lit vos fichiers réels et effectue des modifications précises.

Tout client compatible MCP prenant en charge OAuth 2.1 fonctionne immédiatement, notamment Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf et Zed. Les clients sans prise en charge d'OAuth 2.1 peuvent se connecter avec un jeton statique généré dans les paramètres de votre compte beancount.io.

Ajoutez l'URL du serveur à la configuration MCP de votre client. À la première utilisation, le client ouvre une fenêtre de navigateur — connectez-vous avec votre compte Web Beancount et choisissez s'il peut accéder à un seul registre ou à tous les registres. Le client stocke et actualise ensuite les identifiants automatiquement.

Le serveur expose un outil par opération — le manifeste de découverte lisible par machine sous beancount.io/.well-known/ en donne la liste actuelle. Les outils de registre exécutent des requêtes Beancount Query Language (runBqlQuery), parcourent le dépôt (listLedgerFiles), lisent les documents du registre (readLedgerFiles), ajoutent des directives par ordre de date (appendLedgerText) et créent, modifient ou suppriment des fichiers dans un commit git atomique (createLedgerFiles, updateLedgerFiles, deleteLedgerFiles, chacun avec un mode d’aperçu dry_run). Les outils bancaires récupèrent, importent ou écartent les transactions en attente et gèrent les connexions liées ; une toute nouvelle banque se lie dans le navigateur, pas via MCP. Les clés API et les paramètres du compte restent dans l’application web Beancount.io. L’IA combine ces outils pour répondre aux questions et proposer des modifications.

Les nouvelles directives passent par appendLedgerText, et les modifications de fichiers par les outils de fichiers — createLedgerFiles, updateLedgerFiles, deleteLedgerFiles. Un mode dry_run prévisualise les modifications prévues sans rien valider, et la décision de demander confirmation avant un vrai commit dépend du client. Chaque changement validé devient un véritable commit git — une piste d’audit complète que vous pouvez annuler avec les outils git standard. Le chemin de commit peut signaler des erreurs de validation après l’écriture : prévisualisez d’abord, puis vérifiez le registre ensuite.

Les données de votre grand livre transitent par le backend Web Beancount et reviennent comme résultats d'outils à votre client IA. Le modèle d'IA que vous choisissez reçoit ces résultats, donc les politiques de données de son fournisseur s'appliquent également. Chaque session autorisée est limitée à un grand livre.