Excel MCP

🚀 FastMCP 2.0 - Excel MCP Server

FastMCP 2.0 是一款強大的工具，其 Excel MCP Server 允許大型語言模型（如 Claude）讀取、探索和分析 Excel 文件，為數據處理和分析帶來了極大的便利。

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📊 服務器名稱：Excel Explorer 📦 傳輸方式：Streamable - HTTP / Direct 🔗 服務器 URL：http://127.0.0.1:8000/mcp

📚 文檔：https://gofastmcp.com 🚀 部署：https://fastmcp.cloud

⚡ FastMCP 版本：2.10.6 🔧 MCP 版本：1.12.3

🚀 快速開始

項目簡介

Excel MCP Server 是一個模型上下文協議（MCP）服務器，它允許大型語言模型（如 Claude）讀取、探索和分析 Excel 文件。它提供了以下工具：

• 📂 文件操作：加載 Excel 文件、列出工作表、獲取元數據
• 🔍 數據發現：分析模式、採樣數據、獲取列統計信息
• 📊 分析：全面的數據集摘要和數據質量報告

它基於 FastMCP 和 pandas 構建，可將 Excel 文件轉換為 AI 能夠理解和查詢的交互式數據集。

安裝依賴

# 設置環境（可選）
source activate-pipx.sh

# 安裝依賴
uv sync

要求：

• Python >=3.13
• fastmcp >=2.10.6
• pandas >=2.3.1
• openpyxl >=3.1.5
• xlrd >=2.0.2
• pytest >=8.4.1

啟動 MCP 服務器

python main.py

或者

fastmcp run main.py:mcp --transport http --host 127.0.0.1 --port 8000 --path /mcp

服務器將啟動並監聽 MCP 連接，你將看到確認服務器正在運行的輸出。

測試

# 運行所有測試
python -m pytest tests/ -v

# 運行特定測試文件
python -m pytest tests/test_file_operations.py -v
python -m pytest tests/test_data_discovery.py -v

# 包含覆蓋率
python -m pytest tests/ --cov=src --cov-report=html

與 Claude 集成

1. Claude 桌面集成

添加到你的 Claude 桌面配置文件（claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "excel-explorer": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/excel-mcp/main.py"],
      "env": {}
    }
  }
}

或者

{
    "excelExplorer": {
        "command": "npx",
        "args": [
            "-y",
            "mcp-remote",
            "http://127.0.0.1:8000/mcp"
        ],
        "env": {
            "MCP_TRANSPORT_STRATEGY": "http-only"
        }
    }
}

2. 可用工具

連接後，Claude 可以使用以下工具：

文件操作：

• load_excel(file_path, sheet_name) - 加載 Excel 文件
• list_sheets(file_path) - 列出所有工作表
• get_file_info(file_path) - 文件元數據
• clear_cache() - 清除內存

數據發現：

• get_schema(file_path, sheet_name) - 列類型和統計信息
• get_sample_data(file_path, rows=5, sample_type="head") - 採樣數據
• get_column_info(file_path, column_name) - 列分析
• get_dimensions(file_path) - 數據集大小和內存
• describe_dataset(file_path, include_all=False) - 統計摘要

3. 與 Claude 的使用示例

你："加載文件 data/dataset.xlsx 並告訴我它的結構"

Claude 將使用：
1. load_excel("data/dataset.xlsx")
2. get_schema("data/dataset.xlsx")
3. get_dimensions("data/dataset.xlsx")
4. describe_dataset("data/dataset.xlsx")

然後提供有關你數據的見解！

準備好與 AI 一起探索你的 Excel 數據了！ 🚀📊