Assistente de impostos com IA de prioridade local, com dados pessoais criptografados, desenvolvido sobre MCP

Um desenvolvedor criou um preparador de impostos com IA de arquitetura local-first como uma extensão para o Crow, uma plataforma de código aberto que expõe ferramentas através do Model Context Protocol (MCP). O sistema criptografa todas as informações pessoais identificáveis (PII), incluindo números de Seguro Social e nomes, com AES-256-GCM no momento da extração.

Como funciona

A extensão funciona com qualquer cliente compatível com MCP: Claude, ChatGPT, Gemini, modelos locais através do Ollama, ou qualquer outro que utilize MCP. O assistente de IA interage com os dados fiscais através das ferramentas MCP, mas nunca recebe números de Seguro Social em texto simples. Quando a IA precisa preencher um campo de SSN, ela envia um comando "preencher SSN", e o cofre criptografado resolve isso.

Privacidade e arquitetura local-first

Todo o sistema foi projetado para manter os dados sensíveis na sua máquina. Você pode executar tudo com um modelo local, e seus dados sensíveis nunca saem da sua máquina em nenhuma camada. A arquitetura inclui:

• Banco de dados SQLite para armazenamento local
• Análise e geração local de PDFs
• Sem chamadas de API externas para dados fiscais

Capacidades de cálculo tributário

O mecanismo de cálculo abrange:

• Formulário 1040
• Anexo 1
• HSA (Formulário 8889)
• Créditos educacionais (Formulário 8863)
• Trabalho autônomo (Anexo C/SE)
• Ganhos de capital (Anexo D)

Componentes adicionais

O desenvolvedor também criou:

• Uma extensão de automação de navegador usando Chromium stealth em Docker com visualizador VNC e 18 ferramentas MCP
• Uma habilidade personalizada que automatiza o envio através do IRS Free File Fillable Forms (não está no repositório público devido a preocupações com os Termos de Serviço do IRS, mas documentada na postagem do blog)

Requisitos do modelo

O mecanismo tributário não requer um modelo poderoso, pois as ferramentas MCP lidam com toda a matemática. O modelo só precisa entender "faça upload destes documentos e prepare minha declaração" e chamar as ferramentas certas em sequência. Um modelo local menor que suporte chamadas de ferramentas deve funcionar bem para a camada de orquestração.

Disponibilidade de código aberto

O projeto é de código aberto e está disponível no GitHub, permitindo que desenvolvedores o estendam para suas próprias necessidades.