MoneylineFinTech2026
Eén open-source platform voor elk financieel document dat een funder leest
180+ API-endpoints over ingest, classify, parse, enrich, evaluate en relay. 50+ documenttypes, van bankafschriften tot ACORD-formulieren. MCP-server, CLI, SDK's, dashboard en visuele workflow-builder. Self-hostable op Docker, Kubernetes of als één binary.
- Softwarebouw
- AI-bouw
- Productdesign

Client
Moneyline
Industry
FinTech
Deliverables
- Zes-services core platform achter een Kong API-gateway
- REST API met 180+ endpoints, TypeScript- en Python-SDK's en CLI
- Operator-dashboard met multi-environment API-keys en usage-billing
Year
2026
Overzicht
Moneyline is het open-source alternatief voor Heron Data, Ocrolus en Inscribe, gebouwd voor het AI-tijdperk. Funders, brokers en finance-ops-teams sturen elk financieel document dat een klant aanlevert (bankafschriften, belastingaangiftes, ISO-aanvragen, ACORD-formulieren) door één pipeline: ingest, classify, parse, enrich, evaluate, relay. Developers gebruiken de API, SDK's en MCP-server. Operators gebruiken het dashboard en de visuele workflow-builder. AI-agents gebruiken de function-calling schemas. Eén engine, drie kopers, dezelfde primitives eronder.
De uitdaging
Drie kopers willen verschillende oppervlakken van dezelfde engine. De developer wil een REST API op Stripe-niveau met getypeerde SDK's en een CLI. De finance-ops-lead wil een no-code workflow die ze op een dinsdagmiddag kan opzetten. De AI-agent wil function-calling schemas die hij zelf kan aanroepen, zonder mens ertussen. De meeste document-AI-aanbieders kiezen één koper en verliezen de andere twee. Daarbovenop maken 50+ documenttypes de schema-variatie eindeloos, en moet het product open-source draaien én tegelijk een enterprise security-niveau halen (SOC 2, RBAC, SSO, encryptie at rest en in transit, audit logs) dat het opneemt tegen de gesloten incumbents.

Wat we bouwden
Zes services met elk hun eigen bounded context staan achter één Kong API-gateway: Ingest, Classify, Parse, Enrich, Evaluate, Relay. Elk oppervlak (REST API, CLI, TypeScript- en Python-SDK, MCP-server, dashboard, workflow-builder) roept dezelfde zes services aan, dus een workflow-node, een API-endpoint en een MCP-tool zijn drie gezichten van dezelfde primitive. De Fastify-core regelt routing en auth; een Python + FastAPI-sidecar draait de ML-pipeline omdat de parse-modellen daar leven. Postgres 16 met pgvector houdt documenten, embeddings en de analytics-engine in één datastore. De workflow-builder is een getypeerd canvas met 20+ node-types (triggers, document processing, enrichment, analytics, logic, actions) en per blok een confidence-drempel plus OCR-fallback. Self-hosting komt als Docker-compose, Kubernetes-manifests en een single-binary build, omdat elk deploy-target een andere koper heeft.
“180 endpoints doen er niet toe als het dashboard niet snel is en de workflow-builder geen hout snijdt voor een niet-developer. De lat lag op Stripe-niveau voor de API en Linear-niveau voor de UI; al het andere volgde daaruit.”
Opgeleverd
- 01Zes-services core platform achter een Kong API-gateway
- 02REST API met 180+ endpoints, TypeScript- en Python-SDK's en CLI
- 03Operator-dashboard met multi-environment API-keys en usage-billing
- 04Visuele workflow-builder met 20+ node-types
- 05MCP-server die elke workflow-node aanroepbaar maakt voor AI-agents
- 06Self-hosting deploy-targets: Docker, Kubernetes, single binary
- 07Enterprise auth + RBAC + SSO + audit log
Integraties
8 diensten
Anthropic
Classify- en parse-modellen
OpenAI
OCR-fallback en embeddings
Kong
API-gateway
Ory Kratos + Keto
Auth, identity en permissions
pgvector
Document-embeddings en semantische zoek
MinIO / S3
Documentopslag
Stripe
Usage-based billing
Sentry
Foutmonitoring
Tech stack
Iets vergelijkbaars aan het bouwen?
30 minuten om je roadmap door te lopen, waar je vastloopt en of we passen. Geen pitch deck.



