Servidor Excel MCP

Un servidor MCP que proporciona capacidades integrales de gestión de archivos Excel y análisis de datos.

Características

• Operaciones con archivos de Excel

  • Leer múltiples formatos de Excel (XLSX, XLS, CSV, TSV, JSON)

  • Escribir y actualizar archivos de Excel

  • Obtener información de archivos y nombres de hojas

• Análisis de datos

  • Estadísticas de resumen y análisis descriptivo

  • Evaluación de la calidad de los datos

  • Tablas dinámicas

  • Filtrado y consulta de datos

• Visualización

  • Generar gráficos y diagramas a partir de datos de Excel

  • Crear vistas previas de datos

  • Exportar visualizaciones como imágenes

Related MCP server: Google Sheets API MCP Server

Instalación

1. Crear un nuevo entorno de Python (recomendado):

2. Instalar dependencias:

Integración con Claude Desktop

1. Instalar Claude Desktop

2. Abra Configuración y vaya a la pestaña Desarrollador

3. Editar claude_desktop_config.json :

Herramientas disponibles

Lectura de archivos

• read_excel : Leer archivos de Excel

• get_excel_info : Obtener detalles del archivo

• get_sheet_names : Lista los nombres de las hojas de trabajo

Análisis de datos

• analyze_excel : Realizar análisis estadístico

• filter_excel : Filtrar datos por condiciones

• pivot_table : Crea tablas dinámicas

• data_summary : Generar un resumen de datos completo

Visualización de datos

• export_chart : Generar gráficos

  • Admite gráficos de líneas, gráficos de barras, gráficos de dispersión e histogramas.

Operaciones con archivos

• write_excel : Escribe nuevos archivos de Excel

• update_excel : Actualizar archivos de Excel existentes

Recursos disponibles

• excel://{file_path} : Obtener el contenido del archivo

• excel://{file_path}/info : Obtener información de la estructura del archivo

• excel://{file_path}/preview : Generar imagen de vista previa de datos

Plantillas de indicaciones

• analyze_excel_data : Plantilla guiada para el análisis de datos de Excel

• create_chart : Ayuda a crear visualizaciones de datos

• data_cleaning : Ayuda con la limpieza de datos

Ejemplos de uso

• Analizar mi archivo sales_data.xlsx

• "Crear un gráfico de barras para product_sales.csv"

• Filtrar empleados mayores de 30 años en empleados.xlsx

• Generar una tabla dinámica de ventas por departamento

Consideraciones de seguridad

• Leer archivos sólo desde rutas especificadas

• Limitar el tamaño del archivo

• Evitar la sobrescritura accidental de archivos

• Controlar estrictamente las operaciones de transformación de datos

Dependencias

• pandas

• Numpy

• matplotlib

• nacido en el mar

Licencia

Licencia MIT