대체 텍스트

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 run mcp install server.py

Excel MCP 서버

이 프로젝트는 Excel 데이터 작업을 위한 도구와 리소스를 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 구현합니다. 이 서버는 간단한 API를 통해 Excel 데이터를 읽고, 업데이트하고, 필터링하고, 시각화하는 기능을 제공합니다.

특징

Excel 작업 : Excel 파일 읽기 및 쓰기
데이터 필터링 : 다양한 기준에 따라 데이터를 필터링하고 검색합니다.
데이터 분석 : 통계 요약 및 피벗 테이블 생성
데이터 시각화 : 다양한 차트와 시각화를 만들어 보세요
업데이트 작업 : 셀 업데이트, 행 추가, 행 삭제
이상 탐지 : 수치형 데이터에서 이상치 찾기
차트 추천 : 적절한 시각화를 자동으로 제안합니다.

Related MCP server: Excel MCP Server

설치

필요한 종속성을 설치하세요:

지엑스피1

이 저장소를 복제하거나 파일을 다운로드하세요.
- server.py - MCP 서버 구현
- client.py - 기능을 보여주는 데모 클라이언트

용법

서버 시작

서버를 실행합니다:

python server.py

서버는 기본적으로 http://localhost:8000 에서 시작됩니다.

클라이언트 데모 사용

클라이언트 데모 스크립트는 MCP 서버로 수행할 수 있는 다양한 작업을 보여줍니다.

python client.py

이렇게 하면:

샘플 Excel 파일을 만듭니다(존재하지 않는 경우)
기본 Excel 작업을 시연합니다
데이터 필터링 기능 표시
시각화 생성
데이터 업데이트 수행
데이터의 이상 감지

API 직접 사용

MCP 서버의 API를 직접 사용할 수 있습니다.

도구 API

/tools/{tool_name} 에 대한 POST 요청을 사용하여 도구를 호출합니다.

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()

리소스 API

/resources/{resource_path} 에 대한 GET 또는 POST 요청을 사용하여 리소스에 액세스합니다.

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

사용 가능한 도구

엑셀 작업

read_excel - Excel 파일에서 데이터 읽기
write_excel - Excel 파일에 데이터 쓰기
get_excel_sheets - Excel 파일의 시트 목록을 가져옵니다.

데이터 필터링

filter_data - 조건에 따라 Excel 데이터 필터링
search_data - Excel 데이터에서 용어 검색

데이터 분석

summarize_data - Excel 데이터의 통계 요약을 가져옵니다.
create_pivot_table - Excel 데이터에서 피벗 테이블 만들기

데이터 시각화

visualize_chart - 다양한 차트 유형(막대형, 선형, 분산형, 원형, 히스토그램)을 생성합니다.
recommend_charts - 데이터 구조에 따른 차트 추천 받기

업데이트 작업

update_cell - Excel 파일의 특정 셀을 업데이트합니다.
add_row - Excel 파일에 새 행 추가
delete_rows - 필터를 기반으로 Excel 파일에서 행 삭제

추가 기능

detect_anomalies - Z-점수를 사용하여 숫자형 데이터에서 이상치 찾기
export_to_csv - Excel 데이터를 CSV 형식으로 내보내기

사용 가능한 리소스

excel://{filename}/sheets - Excel 파일의 시트 목록 가져오기
excel://{filename}/sheet/{sheet_name} - 특정 시트에서 데이터 가져오기
excel://{filename}/sheet/{sheet_name}/summary - 시트 데이터 요약 가져오기
excel://{filename}/sheet/{sheet_name}/filter - 시트의 데이터 필터링

예: 사용자 정의 클라이언트 만들기

MCP 서버와 상호 작용하기 위해 고유한 클라이언트를 만들 수 있습니다.

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)

AI 모델과의 통합

이 MCP 서버는 Claude와 같은 AI 모델과 쉽게 통합되어 Excel 데이터에 자연어 인터페이스를 제공할 수 있습니다.

AI는 사용자의 요청에 따라 적절한 MCP 도구를 호출할 수 있습니다.
도구에서 반환된 데이터를 처리합니다.
사용자에게 통찰력과 시각화를 제공합니다.

이를 통해 자연어 요청을 이해하고 Excel 데이터를 분석하고 조작할 수 있는 대화형 "Excel 도우미"가 생성됩니다.

Excel MCP Server