ETL-D MCP-Server: Deterministisches CSV-Parsing für Claude zur Vermeidung finanzieller Halluzinationen

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 25. März 2026🔗 Source
ETL-D MCP-Server: Deterministisches CSV-Parsing für Claude zur Vermeidung finanzieller Halluzinationen
Ad

Ein Entwickler hat ETL-D als Open-Source veröffentlicht, einen MCP-Server für Claude Desktop, der verhindern soll, dass Claude beim Parsen von Finanz-CSVs und anderen strukturierten B2B-Datenformaten Dezimalpunkte halluziniert. Das Tool adressiert die "Token-Tax" des Sendens von Rohformaten in das Kontextfenster eines LLM und das "Halluzinationsrisiko", bei dem falsch platzierte Kommas aus 100,50 $ 10.050,00 $ machen können.

Architektur: Der Drei-Schichten-Wasserfall

Der Server verarbeitet Dateien durch drei strikte Schichten, wenn Claude aufgefordert wird, sie zu parsen:

  • Schicht 1 (Heuristik): Nutzt 100 % Python mit regex, dateutil und strengen strukturellen Parsern für bekannte Formate. Der Entwickler berichtet von einem Lasttest mit 200 parallelen Anfragen, der ~70ms Antwortzeiten mit 0 LLM-Aufrufen und null Halluzinationsrisiko erreichte.
  • Schicht 2 (Semantisches Routing): Wenn CSV-Header verschleiert sind, ordnet ein leichtgewichtiger Router Spalten strengen Pydantic-Schemata zu.
  • Schicht 3 (LLM-Fallback): Wird nur für hochgradig unvorhersehbaren "Freitext"-Rauschen ausgelöst und nutzt Llama 3.3 70b im Hintergrund, um JSON-Schemata durchzusetzen.

Das Ergebnis ist ein perfekt sauberes, vereinfachtes JSON-Array, das an Claude zur Verarbeitung zurückgegeben wird.

Ad

Einrichtung und Verfügbarkeit

Das Tool wurde im offiziellen Anthropic MCP Registry genehmigt. Um es zu nutzen, müssen Entwickler ihre claude_desktop_config.json konfigurieren. Der Quellcode ist auf GitHub unter pablixnieto2/etld-mcp-server verfügbar.

Der Entwickler baute dies, nachdem er feststellte, dass "LLM-first" die falsche Architektur für strukturierte B2B-Daten wie Broker-Handelsverläufe, Kontoauszüge (Norma 43) oder SEC-XBRL-Dateien ist, und argumentiert, dass KI-Agenten CSVs nicht direkt lesen, sondern deterministische Middleware abfragen sollten.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Siehe auch

Doc Harness: Eine Claude-Code-Fähigkeit zur Aufrechterhaltung des Projektzustands über Sitzungen hinweg
Werkzeuge

Doc Harness: Eine Claude-Code-Fähigkeit zur Aufrechterhaltung des Projektzustands über Sitzungen hinweg

Doc Harness ist eine Claude Code-Fähigkeit, die ein leichtgewichtiges Dokumentationssystem mit fünf strukturierten Dateien erstellt, um KI-Agenten dabei zu helfen, den Projektkontext über Sitzungen hinweg aufrechtzuerhalten. Es behebt Probleme wie Kontextzurücksetzungen, vergessene Regeln und die Notwendigkeit, Projekte neuen Agenten erneut zu erklären.

OpenClawRadar
🦀
Werkzeuge

Codemod grep: Strukturelle Codesuche über öffentliche GitHub-Repos

Codemod grep ermöglicht die Suche in öffentlichem Code nach Syntax und Struktur mit ast-grep-Mustern, nicht nur nach Text oder Regex. Finden Sie Code nach Form in Repositories.

OpenClawRadar
adamsreview: Ein mehrstufiges PR-Review-Plugin für Claude Code mit parallelen Agents und automatischer Fehlerbehebungsschleife
Werkzeuge

adamsreview: Ein mehrstufiges PR-Review-Plugin für Claude Code mit parallelen Agents und automatischer Fehlerbehebungsschleife

adamsreview ist ein Claude Code Plugin, das tiefgehende, mehrstufige PR-Reviews mit parallelen Sub-Agenten, Validierungsläufen, persistentem JSON-Zustand und optionalem Ensemble-Review über Codex CLI und PR-Bot-Kommentaren durchführt.

OpenClawRadar
Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-v2-Modell mit LM Studio-Konfiguration veröffentlicht
Werkzeuge

Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-v2-Modell mit LM Studio-Konfiguration veröffentlicht

Ein zusammengeführtes unzensiertes Modell, das die Qwen3.5-9B-Architektur mit Claude-4.6-Opus-Trainingsdaten kombiniert, ist jetzt verfügbar. Für optimale Leistung werden spezifische LM-Studio-0.4.7-Einstellungen bereitgestellt, einschließlich Temperatur 0.7 und Top-K-Sampling 20.

OpenClawRadar