Assistant fiscal IA axé sur la confidentialité avec données personnelles chiffrées, développé sur MCP
Un développeur a créé un préparateur fiscal IA local-first sous forme d'extension pour Crow, une plateforme open source qui expose des outils via le Model Context Protocol (MCP). Le système chiffre toutes les informations personnelles identifiables (PII), y compris les numéros de sécurité sociale et les noms, avec AES-256-GCM au moment de l'extraction.
Fonctionnement
L'extension fonctionne avec tout client compatible MCP : Claude, ChatGPT, Gemini, des modèles locaux via Ollama, ou tout autre système parlant MCP. L'assistant IA interagit avec les données fiscales via les outils MCP mais ne reçoit jamais les numéros de sécurité sociale en clair. Lorsque l'IA doit remplir un champ de numéro de sécurité sociale, elle envoie une commande "remplir SSN" et le coffre-fort chiffré la résout.
Confidentialité et architecture local-first
L'ensemble du système est conçu pour garder les données sensibles sur votre machine. Vous pouvez exécuter l'intégralité du système avec un modèle local, et vos données sensibles ne quittent jamais votre machine à aucun niveau. L'architecture comprend :
- Base de données SQLite pour le stockage local
- Analyse et génération de PDF locales
- Aucun appel d'API externe pour les données fiscales
Capacités de calcul fiscal
Le moteur de calcul couvre :
- Formulaire 1040
- Annexe 1
- HSA (Formulaire 8889)
- Crédits d'éducation (Formulaire 8863)
- Travail indépendant (Annexe C/SE)
- Plus-values (Annexe D)
Composants supplémentaires
Le développeur a également créé :
- Une extension d'automatisation de navigateur utilisant Chromium furtif dans Docker avec visionneuse VNC et 18 outils MCP
- Une compétence personnalisée qui automatise la déclaration via les formulaires remplissables gratuits de l'IRS (non présente dans le dépôt public en raison des conditions d'utilisation de l'IRS, mais documentée dans l'article de blog)
Exigences du modèle
Le moteur fiscal ne nécessite pas un modèle puissant puisque les outils MCP gèrent tous les calculs. Le modèle doit simplement comprendre "téléchargez ces documents et préparez ma déclaration" et appeler les bons outils dans l'ordre. Un modèle local plus petit qui prend en charge l'appel d'outils devrait fonctionner correctement pour la couche d'orchestration.
Disponibilité open source
Le projet est open source et disponible sur GitHub, permettant aux développeurs de l'étendre selon leurs besoins.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
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