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Works with

Claude CodeClaude DesktopCursorVS CodeClineCodex CLIOpenClaw+ any MCP client

Install to Claude Code

This server doesn't publish a one-line install command. Follow the setup in the source repository.

Summary

An MCP server for searching Sparkasse bank branches and ATMs by location, with filtering by type, facilities, and open status. Currently uses mock data but designed for easy integration with the real Sparkasse API.

README.md

Filialsucher MCP Server

Model Context Protocol (MCP) Server für Sparkasse Filial- und Geldautomatensuche.

Übersicht

Dieser MCP Server ermöglicht AI-Assistenten und anderen MCP Clients den standardisierten Zugriff auf Sparkasse Filial- und Geldautomaten-Standortdaten. Die Implementierung folgt einer klaren Schichtenarchitektur und demonstriert professionelle Software-Engineering-Praktiken.

⚠️ Mock-Modus: Die aktuelle Implementation nutzt MockFilialfinderClient mit realistischen Beispieldaten, da kein Zugriff auf die Sparkasse REST API besteht. Ein RealFilialfinderClient kann via FilialfinderPort-Interface eingepluggt werden, sobald API-Zugangsdaten verfügbar sind.

Architektur

Das Projekt folgt einer sauberen Schichtenarchitektur:

  • Domain Layer (domain/): Business-Modelle und View-Model-Mappings
  • Infrastructure Layer (infra/): Port-Interface und Client-Implementierungen
  • Tools Layer (tools/): MCP-Tool-Definitionen
  • MCP Layer (mcpServer.ts): Protocol-Wrapper

Features

  • Standortbasierte Suche: Filialen und Geldautomaten im Umkreis finden
  • Typ-Filterung: Gezielte Suche nach FILIALE, GELDAUTOMAT oder SB_FILIALE
  • Distanzberechnung: Haversine-Formel für präzise Entfernungen
  • Öffnungszeiten: Aktuelle Verfügbarkeit prüfen
  • Detailinformationen: Vollständige Adresse, Services und Kontaktdaten

Installation

Voraussetzungen

  • Node.js 18 oder höher
  • npm oder yarn

Einrichtung

# Abhängigkeiten installieren
npm install

# Projekt bauen
npm run build

# Demo ausführen (zeigt alle 5 Tools mit JSON-Ausgabe)
npm run demo

# Oder MCP Server für Claude Desktop starten
npm start

Verwendung

Schnelle Demo

Der schnellste Weg, um den MCP Server in Aktion zu sehen:

npm run demo

Dies führt alle 5 Tools aus und zeigt deren strukturierte JSON-Antworten:

  • Standortbasierte Suche mit Filtern (Radius, Typ, Ausstattung)
  • Detaillierte Filialinformationen mit Öffnungszeiten und Kontaktdaten
  • Verfügbare Ausstattungsmerkmale und Objekttypen
  • Server-Konfiguration

Konfiguration

Umgebungsvariablen (optional im Mock-Modus):

# Vorlage kopieren und bei Bedarf anpassen
cp .env.example .env

Oder manuell setzen: ``bash export FILIALFINDER_BASE_URL=https://filialfinder-service.sparkasse.de export FILIALFINDER_API_KEY=your_api_key_here export FILIALFINDER_BLZ=50050000 export REQUEST_TIMEOUT_MS=2500 ``

Konfiguration mit Claude Desktop

Zur Claude Desktop Konfigurationsdatei hinzufügen:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "filialsucher": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/filialsucher-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

Nach Konfiguration Claude Desktop neu starten.

Verfügbare Tools

Alle Tools liefern strukturiertes JSON für maschinenlesbare Verarbeitung.

1. search_branch_or_atm

Sucht nach Sparkasse-Filialen, Geldautomaten oder SB-Filialen im Umkreis eines Standorts.

Parameter:

  • latitude (number, erforderlich): Breitengrad des Suchzentrums
  • longitude (number, erforderlich): Längengrad des Suchzentrums
  • radius_km (number, optional): Suchradius in Kilometern (Standard: 5km)
  • type_group (enum, optional): Filter nach Typ (ATM, BRANCH, SELF_SERVICE)
  • open_now (boolean, optional): Nur aktuell geöffnete Standorte
  • facilities (integer[], optional): Filter nach Ausstattungs-IDs
  • limit (integer, optional): Maximale Anzahl der Ergebnisse (Standard: 10)
  • page (integer, optional): Seitennummer für Paginierung (Standard: 1)

Rückgabewert: JSON mit results (BranchSummary[]), total_results, page, page_size, search_center, filters

2. get_object_details

Liefert Detailinformationen zu einer bestimmten Filiale oder einem Geldautomaten.

Parameter:

  • id (integer, erforderlich): Die eindeutige ID des Standorts

Rückgabewert: JSON BranchDetail-Objekt mit vollständigen Informationen

3. list_facilities

Liefert eine Liste aller verfügbaren Ausstattungsmerkmale.

Parameter:

  • Keine Parameter erforderlich

Rückgabewert: JSON mit facilities (Array von {id, name}), total

4. list_object_types

Liefert eine Liste aller verfügbaren Objekttypen.

Parameter:

  • Keine Parameter erforderlich

Rückgabewert: JSON mit object_types (Array von {id, name, groupName}), total

5. get_configuration

Liefert die aktuelle Filialfinder-Konfiguration.

Parameter:

  • Keine Parameter erforderlich

Rückgabewert: JSON mit blz, name, supportedObjectTypes

Design-Entscheidungen

Schichtenarchitektur

Die Implementierung folgt dem Ports & Adapters Pattern:

  1. Domain Layer: Reine Business-Modelle und Mappings, keine externen Abhängigkeiten
  2. Infrastructure Layer: FilialfinderPort Interface ermöglicht austauschbare Implementierungen (Mock vs. Real API)
  3. Tools Layer: MCP-Tool-Definitionen nutzen das Port-Interface, unabhängig von konkreter Implementierung
  4. MCP Layer: Dünner Wrapper um die offizielle MCP SDK

Mock vs. Production

Aktueller Stand: MockFilialfinderClient mit 6 realistischen Standorten (Mainz-Gebiet), Haversine-Distanzberechnung und vollständiger Filter-Unterstützung (radius, facilities, type, open_now).

Produktions-Migration: RealFilialfinderClient ist als Stub implementiert (src/infra/realFilialfinderClient.ts) und zeigt den exakten Integrationsweg:

  • HTTP-Client mit /rest/v2/objects/{lon}/{lat} und weiteren Endpunkten
  • XML-Parsing via fast-xml-parser (Dependencies bereits in package.json)
  • Strukturierte Error-Handling-Patterns
  • Request-Logging und Timeout-Konfiguration

Migration: In src/index.ts einfach new MockFilialfinderClient() durch new RealFilialfinderClient(config) ersetzen. Keine Änderungen in Tools notwendig (Ports & Adapters Pattern).

Technische Highlights

  • Haversine-Formel: Präzise geografische Distanzberechnung
  • Type Safety: Vollständige TypeScript-Typisierung durch alle Layer
  • Klare Trennung: Saubere Separation zwischen Domain, Infrastructure und Presentation
  • Testbarkeit: Port-Interface ermöglicht einfaches Unit-Testing

Entwicklung

# Watch-Modus für Entwicklung
npm run dev

# Build für Produktion
npm run build

Projektstruktur

filialsucher-mcp/
├── src/
│   ├── index.ts                         # Einstiegspunkt
│   ├── config.ts                        # Konfiguration
│   ├── demo.ts                          # Demo-Skript
│   ├── mcpServer.ts                     # MCP-Wrapper
│   ├── domain/
│   │   ├── models.ts                   # Domain-Modelle
│   │   └── mappers.ts                  # Modell-Mapper
│   ├── infra/
│   │   ├── filialfinderClient.ts       # Port-Interface
│   │   ├── mockFilialfinderClient.ts   # Mock-Adapter
│   │   └── realFilialfinderClient.ts   # Produktions-Adapter (Stub)
│   └── tools/
│       ├── searchBranchOrAtm.ts        # Such-Tool
│       ├── getObjectDetails.ts         # Detail-Tool
│       ├── listFacilities.ts           # Ausstattungs-Tool
│       ├── listObjectTypes.ts          # Objekttypen-Tool
│       └── getConfiguration.ts         # Konfigurations-Tool
├── dist/                                # Kompilierte Ausgabe (generiert)
├── .env.example                         # Umgebungsvorlage
├── .gitignore
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

Aktuelle Einschränkungen

  • Mock-Daten: Prototyp nutzt Mock-Implementierung, produktiver Client über Port-Interface einfach integrierbar
  • Geografische Abdeckung: Mock-Daten beschränkt auf Raum Mainz (6 realistische Standorte)
  • Keine Persistenz: Daten nur im Speicher

Produktionsreife

Für den Produktiveinsatz sind folgende Schritte notwendig:

  1. Real API Client: RealFilialfinderClient implements FilialfinderPort erstellen
  2. Error Handling: Retry-Logik und Circuit Breaker für API-Calls
  3. Caching: Redis/Memory-Cache für häufige Anfragen
  4. Monitoring: Logging und Metrics (z.B. OpenTelemetry)
  5. Rate Limiting: Schutz vor Überlastung der Sparkasse API
  6. Testing: Unit Tests für alle Layer, Integration Tests mit Test-API

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