Asistente de impuestos con IA de enfoque local, con datos personales cifrados, desarrollado sobre MCP.
Un desarrollador ha creado un preparador de impuestos con IA de arquitectura local-first como extensión para Crow, una plataforma de código abierto que expone herramientas a través del Model Context Protocol (MCP). El sistema cifra toda la información personal identificable (PII), incluyendo números de Seguro Social y nombres, con AES-256-GCM en el momento de extracción.
Cómo funciona
La extensión funciona con cualquier cliente compatible con MCP: Claude, ChatGPT, Gemini, modelos locales a través de Ollama, o cualquier otro que utilice MCP. El asistente de IA interactúa con los datos fiscales a través de herramientas MCP pero nunca recibe números de Seguro Social en texto plano. Cuando la IA necesita completar un campo de SSN, envía un comando "llenar SSN" y la bóveda cifrada lo resuelve.
Privacidad y arquitectura local-first
Todo el sistema está diseñado para mantener los datos sensibles en tu máquina. Puedes ejecutar todo el sistema con un modelo local, y tus datos sensibles nunca abandonan tu máquina en ninguna capa. La arquitectura incluye:
- Base de datos SQLite para almacenamiento local
- Análisis y generación local de PDF
- Sin llamadas a API externas para datos fiscales
Capacidades de cálculo fiscal
El motor de cálculo cubre:
- Formulario 1040
- Anexo 1
- HSA (Formulario 8889)
- Créditos educativos (Formulario 8863)
- Trabajo por cuenta propia (Anexo C/SE)
- Ganancias de capital (Anexo D)
Componentes adicionales
El desarrollador también construyó:
- Una extensión de automatización de navegador usando Chromium sigiloso en Docker con visor VNC y 18 herramientas MCP
- Una habilidad personalizada que automatiza la presentación a través de IRS Free File Fillable Forms (no está en el repositorio público debido a preocupaciones sobre los TOS del IRS, pero documentada en la publicación del blog)
Requisitos del modelo
El motor fiscal no requiere un modelo potente ya que las herramientas MCP manejan todas las matemáticas. El modelo solo necesita entender "sube estos documentos y prepara mi declaración" y llamar a las herramientas correctas en secuencia. Un modelo local más pequeño que admita llamadas a herramientas debería funcionar bien para la capa de orquestación.
Disponibilidad de código abierto
El proyecto es de código abierto y está disponible en GitHub, permitiendo a los desarrolladores extenderlo para sus propias necesidades.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
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