Excel MCP

🚀 FastMCP 2.0 - Excel MCP Server

FastMCP 2.0 是一款强大的工具，其 Excel MCP Server 允许大型语言模型（如 Claude）读取、探索和分析 Excel 文件，为数据处理和分析带来了极大的便利。

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📊 服务器名称：Excel Explorer 📦 传输方式：Streamable - HTTP / Direct 🔗 服务器 URL：http://127.0.0.1:8000/mcp

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

⚡ FastMCP 版本：2.10.6 🔧 MCP 版本：1.12.3

🚀 快速开始

项目简介

Excel MCP Server 是一个模型上下文协议（MCP）服务器，它允许大型语言模型（如 Claude）读取、探索和分析 Excel 文件。它提供了以下工具：

• 📂 文件操作：加载 Excel 文件、列出工作表、获取元数据
• 🔍 数据发现：分析模式、采样数据、获取列统计信息
• 📊 分析：全面的数据集摘要和数据质量报告

它基于 FastMCP 和 pandas 构建，可将 Excel 文件转换为 AI 能够理解和查询的交互式数据集。

安装依赖

# 设置环境（可选）
source activate-pipx.sh

# 安装依赖
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

启动 MCP 服务器

python main.py

或者

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

服务器将启动并监听 MCP 连接，你将看到确认服务器正在运行的输出。

测试

# 运行所有测试
python -m pytest tests/ -v

# 运行特定测试文件
python -m pytest tests/test_file_operations.py -v
python -m pytest tests/test_data_discovery.py -v

# 包含覆盖率
python -m pytest tests/ --cov=src --cov-report=html

与 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

连接后，Claude 可以使用以下工具：

文件操作：

• load_excel(file_path, sheet_name) - 加载 Excel 文件
• list_sheets(file_path) - 列出所有工作表
• get_file_info(file_path) - 文件元数据
• clear_cache() - 清除内存

数据发现：

• get_schema(file_path, sheet_name) - 列类型和统计信息
• get_sample_data(file_path, rows=5, sample_type="head") - 采样数据
• get_column_info(file_path, column_name) - 列分析
• get_dimensions(file_path) - 数据集大小和内存
• describe_dataset(file_path, include_all=False) - 统计摘要

3. 与 Claude 的使用示例

你："加载文件 data/dataset.xlsx 并告诉我它的结构"

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

然后提供有关你数据的见解！

准备好与 AI 一起探索你的 Excel 数据了！ 🚀📊