Локально-ориентированный ИИ-помощник для подготовки налогов с шифрованием персональных данных, созданный на основе MCP.
Разработчик создал локальный ИИ-помощник для подготовки налоговой декларации в виде расширения для Crow — открытой платформы, которая предоставляет инструменты через Model Context Protocol (MCP). Система шифрует все персональные данные (PII), включая номера социального страхования и имена, с помощью AES-256-GCM во время извлечения.
Как это работает
Расширение работает с любым MCP-совместимым клиентом: Claude, ChatGPT, Gemini, локальными моделями через Ollama или любым другим, поддерживающим MCP. ИИ-ассистент взаимодействует с налоговыми данными через инструменты MCP, но никогда не получает номера социального страхования в открытом виде. Когда ИИ нужно заполнить поле для номера социального страхования, он отправляет команду «заполнить номер социального страхования», и зашифрованное хранилище обрабатывает её.
Конфиденциальность и локальная архитектура
Вся система разработана так, чтобы конфиденциальные данные оставались на вашем устройстве. Вы можете запустить всё на локальной модели, и ваши чувствительные данные никогда не покидают ваше устройство ни на одном уровне. Архитектура включает:
- Базу данных SQLite для локального хранения
- Локальный парсинг и генерацию PDF
- Отсутствие внешних API-вызовов для налоговых данных
Возможности расчёта налогов
Расчётный механизм охватывает:
- Форму 1040
- Приложение 1
- HSA (Форма 8889)
- Образовательные кредиты (Форма 8863)
- Самозанятость (Приложение C/SE)
- Прирост капитала (Приложение D)
Дополнительные компоненты
Разработчик также создал:
- Расширение для автоматизации браузера с использованием скрытого Chromium в Docker с VNC-просмотрщиком и 18 инструментами MCP
- Пользовательский навык, который автоматизирует подачу через IRS Free File Fillable Forms (не в публичном репозитории из-за проблем с условиями использования IRS, но описан в блоге)
Требования к модели
Налоговому механизму не требуется мощная модель, поскольку все вычисления выполняются инструментами MCP. Модели нужно лишь понимать «загрузи эти документы и подготовь мою декларацию» и вызывать правильные инструменты по порядку. Небольшая локальная модель с поддержкой вызова инструментов должна хорошо справиться с уровнем оркестрации.
Доступность в открытом исходном коде
Проект имеет открытый исходный код и доступен на GitHub, что позволяет разработчикам адаптировать его под свои нужды.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Разработчик достиг задержки менее секунды для STT/TTS с локальными серверами Whisper и Coqui-TTS.
Разработчик опубликовал в открытом доступе реализации локальных серверов для Whisper STT и Coqui TTS, которые обеспечивают задержку ~0,2 секунды при преобразовании речи в текст и ~250 мс при преобразовании текста в речь, что позволяет создавать разговорные ИИ-агенты без зависимости от облачных сервисов.
Tessera: Открытая графическая среда для управления несколькими сессиями Claude Code
Tessera — это GUI с открытым исходным кодом, который позволяет запускать несколько сессий Claude Code рядом с изоляцией Git worktree, отслеживанием задач в стиле Канбан, просмотром изменений в реальном времени и инспекцией активности агентов.
Culpa: Открытый движок детерминированного воспроизведения для отладки ИИ-агентов
Culpa — это инструмент с открытым исходным кодом, который записывает сессии LLM-агентов с полным контекстом выполнения, обеспечивая детерминированное воспроизведение с использованием записанных ответов в качестве заглушек вместо обращения к реальным API. Работает с API Anthropic и OpenAI через режим прокси или Python SDK.
Atoo Studio: Открытая рабочая среда для управления рабочими процессами с кодом Claude в нескольких проектах
Atoo Studio — это открытая рабочая среда, созданная для решения проблемы хаоса в терминалах и вкладках при использовании Claude Code в нескольких проектах. Она вводит ветвление сессий по аналогии с ветками Git и позволяет продолжать работу между Claude Code, Codex CLI и Gemini CLI.