Servidor Excel MCP

texto alternativo

uv init mcp-server-demo

cd mcp-server-demo

uv add "mcp[cli]" uv pip install mcp-python pandas matplotlib openpyxl fastapi uvicorn pillow uv run mcp dev server.py

uv ejecutar mcp instalar server.py

Servidor Excel MCP

Este proyecto implementa un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona herramientas y recursos para trabajar con datos de Excel. El servidor ofrece funciones para leer, actualizar, filtrar y visualizar datos de Excel mediante una API sencilla.

Características

Operaciones de Excel : Leer y escribir en archivos de Excel
Filtrado de datos : filtre y busque datos según diversos criterios
Análisis de datos : generar resúmenes estadísticos y tablas dinámicas
Visualización de datos : cree varios gráficos y visualizaciones
Operaciones de actualización : Actualizar celdas, agregar filas, eliminar filas
Detección de anomalías : encuentre valores atípicos en datos numéricos
Recomendaciones de gráficos : Sugiera automáticamente visualizaciones apropiadas

Instalación

Instale las dependencias necesarias:

pip install mcp-python pandas matplotlib openpyxl fastapi uvicorn pillow

Clona este repositorio o descarga los archivos:
- server.py - La implementación del servidor MCP
- client.py - Cliente de demostración para mostrar las funciones

Uso

Iniciando el servidor

Ejecutar el servidor:

python server.py

El servidor se iniciará en http://localhost:8000 de forma predeterminada.

Uso de la demostración del cliente

El script de demostración del cliente muestra varias operaciones que puede realizar con el servidor MCP:

python client.py

Esto hará lo siguiente:

Crear un archivo Excel de muestra (si no existe)
Demostrar operaciones básicas de Excel
Mostrar capacidades de filtrado de datos
Generar visualizaciones
Realizar actualizaciones de datos
Detectar anomalías en los datos

Usando la API directamente

Puede utilizar la API del servidor MCP directamente:

API de herramientas

Llamar a herramientas mediante solicitudes POST a /tools/{tool_name} :

import requests

# Example: Read Excel file
response = requests.post(
    "http://localhost:8000/tools/read_excel",
    json={"filename": "example.xlsx", "sheet_name": "Sheet1"}
)
data = response.json()

API de recursos

Acceda a los recursos mediante solicitudes GET o POST a /resources/{resource_path} :

# Example: Get sheet list
response = requests.get("http://localhost:8000/resources/excel://example.xlsx/sheets")
sheets = response.json()

Herramientas disponibles

Operaciones de Excel

read_excel - Leer datos de un archivo Excel
write_excel - Escribe datos en un archivo Excel
get_excel_sheets - Obtener la lista de hojas en un archivo Excel

Filtrado de datos

filter_data - Filtrar datos de Excel según condiciones
search_data - Buscar un término en los datos de Excel

Análisis de datos

summarize_data - Obtener un resumen estadístico de los datos de Excel
create_pivot_table - Crea una tabla dinámica a partir de datos de Excel

Visualización de datos

visualize_chart : crea varios tipos de gráficos (de barras, de líneas, de dispersión, circulares, hist.)
recommend_charts : obtenga recomendaciones de gráficos según la estructura de datos

Operaciones de actualización

update_cell - Actualizar una celda específica en un archivo Excel
add_row - Agregar una nueva fila a un archivo de Excel
delete_rows - Eliminar filas de un archivo de Excel según filtros

Características adicionales

detect_anomalies : encuentra anomalías en datos numéricos usando puntuaciones Z
export_to_csv - Exportar datos de Excel a formato CSV

Recursos disponibles

excel://{filename}/sheets - Obtener la lista de hojas en un archivo Excel
excel://{filename}/sheet/{sheet_name} - Obtener datos de una hoja específica
excel://{filename}/sheet/{sheet_name}/summary - Obtener un resumen de los datos de la hoja
excel://{filename}/sheet/{sheet_name}/filter - Filtrar datos en una hoja

Ejemplo: Creación de un cliente personalizado

Puedes crear tu propio cliente para interactuar con el servidor MCP:

import requests

def call_tool(tool_name, params):
    """Call an MCP tool"""
    url = f"http://localhost:8000/tools/{tool_name}"
    response = requests.post(url, json=params)
    return response.json()

# Example: Get chart visualization
chart_result = call_tool("visualize_chart", {
    "filename": "sales_data.xlsx",
    "sheet_name": "Sheet1",
    "chart_type": "bar",
    "x_column": "Month",
    "y_columns": ["Revenue"],
    "title": "Monthly Revenue"
})

# Save chart image
if chart_result.get("success", False) and "image" in chart_result:
    import base64
    img_data = base64.b64decode(chart_result["image"])
    with open("revenue_chart.png", "wb") as f:
        f.write(img_data)

Integración con modelos de IA

Este servidor MCP se puede integrar fácilmente con modelos de IA como Claude para proporcionar interfaces de lenguaje natural a los datos de Excel:

La IA puede llamar a la herramienta MCP adecuada según la solicitud del usuario.
Procesar los datos devueltos por la herramienta
Presentar información y visualizaciones al usuario

Esto crea un "asistente de Excel" interactivo que puede comprender solicitudes de lenguaje natural para analizar y manipular datos de Excel.

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How are these scores calculated?

Un servidor de protocolo de contexto de modelo que proporciona herramientas para leer, actualizar, filtrar y visualizar datos de Excel a través de una API simple.

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