ETL-D Serveur MCP : Analyse CSV Déterministe pour Claude afin de Prévenir les Hallucinations Financières
Un développeur a rendu open-source ETL-D, un serveur MCP pour Claude Desktop conçu pour empêcher Claude de halluciner des points décimaux lors de l'analyse de fichiers CSV financiers et d'autres formats de données B2B structurés. L'outil aborde la "taxe de token" liée à l'envoi de formats bruts dans la fenêtre de contexte d'un LLM et le "risque d'hallucination" où des virgules mal placées peuvent transformer 100,50 $ en 10 050,00 $.
Architecture : La cascade à trois couches
Le serveur traite les fichiers à travers trois couches strictes lorsque Claude est invité à les analyser :
- Couche 1 (Heuristique) : Utilise 100 % Python avec
regex,dateutilet des analyseurs structurels stricts pour les formats connus. Le développeur rapporte un test de charge avec 200 requêtes parallèles atteignant des temps de réponse d'environ 70 ms avec 0 appel LLM et un risque d'hallucination nul. - Couche 2 (Routage sémantique) : Si les en-têtes CSV sont obfusqués, un routeur léger mappe les colonnes vers des schémas Pydantic stricts.
- Couche 3 (Secours LLM) : Déclenchée uniquement pour le "bruit" de texte libre à haute entropie, utilisant Llama 3.3 70b en arrière-plan pour appliquer des schémas JSON.
Le résultat est un tableau JSON parfaitement propre et aplati renvoyé à Claude pour le raisonnement.
Configuration et disponibilité
L'outil a été approuvé sur le registre officiel Anthropic MCP. Pour l'utiliser, les développeurs doivent configurer leur claude_desktop_config.json. Le code source est disponible sur GitHub à l'adresse pablixnieto2/etld-mcp-server.
Le développeur a construit cela après avoir identifié que l'approche "LLM-first" est la mauvaise architecture pour les données B2B structurées comme les historiques de transactions de courtiers, les relevés bancaires (Norma 43) ou les fichiers SEC XBRL, soutenant que les agents IA ne devraient pas lire directement les CSV mais interroger un middleware déterministe à la place.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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