포괄적인 Excel 파일 관리 및 데이터 분석 기능을 제공하는 MCP 서버입니다.

특징

• 엑셀 파일 연산

• 여러 Excel 형식(XLSX, XLS, CSV, TSV, JSON) 읽기

• 엑셀 파일 작성 및 업데이트

• 파일 정보 및 인쇄 목록 확인

• 데이터 분석

• 요약 통계 및 기술적 분석

• 데이터 품질 평가

• 피벗 테이블

• 데이터 필터링 및 쿼리

• 시각화

• 엑셀 데이터를 활용해 차트 및 그래프 생성

• 데이터 미리보기 생성

• 시각화를 이미지로 내보내기

설치

1. 새로운 파이썬 환경 생성 (권장):

2. 의존성 설치:

클로드 데스크톱과의 통합

1. Claude 데스크톱 설치
2. 설정을 열고 개발자 탭으로 가세요
3. 편집 claude_desktop_config.json:

사용 가능한 도구

파일 읽기

• read_excel: 엑셀 파일 읽기
• get_excel_info: 파일 세부 정보 확인
• get_sheet_names: 워크시트 이름 목록

데이터 분석

• analyze_excel: 통계 분석 수행
• filter_excel: 조건별 필터링 데이터
• pivot_table: 피벗 테이블 생성
• data_summary: 포괄적인 데이터 요약 생성

데이터 시각화

• export_chart: 차트 생성

Excel MCP Server

An MCP server that provides comprehensive Excel file management and data analysis capabilities.

Features

• Excel File Operations

  • Read multiple Excel formats (XLSX, XLS, CSV, TSV, JSON)
  • Write and update Excel files
  • Get file information and sheet names

• Data Analysis

  • Summary statistics and descriptive analysis
  • Data quality assessment
  • Pivot tables
  • Filtering and querying data

• Visualization

  • Generate charts and plots from Excel data
  • Create data previews
  • Export visualizations as images

Installation

1. Create a new Python environment (recommended):

# Using uv (recommended)
uv init excel-mcp-server
cd excel-mcp-server
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

# Or using pip
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

2. Install dependencies:

# Using uv
uv pip install -e .

Integration with Claude Desktop

1. Install Claude Desktop
2. Open Settings and go to the Developer tab
3. Edit claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-excel-server"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/path/to/your/python"
      }
  }
}

Available Tools

File Reading

• read_excel: Read Excel files
• get_excel_info: Get file details
• get_sheet_names: List worksheet names

Data Analysis

• analyze_excel: Perform statistical analysis
• filter_excel: Filter data by conditions
• pivot_table: Create pivot tables
• data_summary: Generate comprehensive data summary

Data Visualization

• export_chart: Generate charts
  • Supports line charts, bar charts, scatter plots, histograms

File Operations

• write_excel: Write new Excel files
• update_excel: Update existing Excel files

Available Resources

• excel://{file_path}: Get file content
• excel://{file_path}/info: Get file structure information
• excel://{file_path}/preview: Generate data preview image

Prompt Templates

• analyze_excel_data: Guided template for Excel data analysis
• create_chart: Help create data visualizations
• data_cleaning: Assist with data cleaning

Usage Examples

• “Analyze my sales_data.xlsx file”
• “Create a bar chart for product_sales.csv”
• “Filter employees over 30 in employees.xlsx”
• “Generate a pivot table of department sales”

Security Considerations

• Read files only from specified paths
• Limit file size
• Prevent accidental file overwriting
• Strictly control data transformation operations

Dependencies

• pandas
• numpy
• matplotlib
• seaborn

License

MIT License