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

GuppyLM: 9-миллионная языковая модель, созданная с нуля для образовательных целей
GuppyLM — это языковая модель с примерно 9 миллионами параметров, обученная с нуля на 60 тысячах синтетических диалогов, использующая стандартную архитектуру трансформера с 6 слоями, 384 скрытыми измерениями и 6 головами внимания. Она обучается примерно за 5 минут на бесплатном GPU T4 в Colab и говорит с рыбьей личностью, сосредоточенной на воде, еде и жизни в аквариуме.

Система Торгового Совета с Мульти-Агентами на основе GPT-5.1 и Claude 4.6
Разработчик создал многокомпонентную торговую систему, использующую ZagiHQ для оркестрации с тремя параллельными агентами сбора данных и тремя LLM (GPT-5.1, Claude 4.6 Opus, Claude 4.6 Sonnet), которые должны согласовывать сделки. Система отсеивает торговые сетапы через несогласие и требует ручного подтверждения.

Расширение Claude Toolbox добавляет закладки на уровне сообщений и полнотекстовый поиск
Claude Toolbox — это расширение для Chrome, позволяющее сохранять отдельные сообщения в закладки, искать по всем диалогам и экспортировать их в TXT или JSON. Бесплатный тариф охватывает 2 диалога; платный — 5 долларов в месяц или 49 долларов единоразово.

ClawDeckX: Открытая веб-платформа в стиле macOS для управления агентом OpenClaw
ClawDeckX — это платформа с открытым исходным кодом для установки, настройки и мониторинга агентов OpenClaw. Она предоставляет визуальные инструменты управления, мониторинг в реальном времени и поддерживает 13 языков.