Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Document Operator MCP read rows 2-50, columns A, C, F from data.xlsx Sheet1, save as extract.xlsx"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
一个 MCP (Model Context Protocol) Server，让 AI 助手（Claude Desktop、Trae、Cursor 等）能够通过自然语言操作 Word(.docx) 和 Excel(.xlsx) 文档。
类别 | 操作 | 说明 |
Word | 📖 读取全文 / 指定段落 | 支持查看文档结构（标题、段落、表格） |
📊 提取表格 | 提取所有表格数据 | |
✏️ 修改段落 | 修改、追加、插入段落 | |
🔍 搜索替换 | 全文搜索并替换文本 | |
Excel | 📖 读取数据 | 读取 Sheet、单元格、区域 |
✏️ 写入单元格 | 按地址或行列号写入 | |
🗂️ 管理 Sheet | 添加、删除、列出 Sheet | |
📝 创建文件 | 创建新的 xlsx 文件 | |
临时表 | 📊 批量查询 | 按指定Sheet/行/列批量提取数据 |
💾 内存暂存 | 将查询结果存入命名临时表 | |
📤 导出保存 | 将临时表保存为 .xlsx 文件 |
Related MCP server: Excel MCP Server
# 方式一：pip 安装
pip install git+https://github.com/dai-zw/document-operator-mcp.git
# 方式二：uvx（推荐）
uvx --from git+https://github.com/dai-zw/document-operator-mcp.git document-operator-mcp{
"mcpServers": {
"document-operator": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "git+https://github.com/dai-zw/document-operator-mcp.git", "document-operator-mcp"]
}
}
}在项目的 .trae/mcp.json 或 .cursor/mcp.json 中添加：
{
"mcpServers": {
"document-operator": {
"command": "python",
"args": ["-m", "document_operator_mcp.server"]
}
}
}或直接指定路径：
{
"mcpServers": {
"document-operator": {
"command": "python",
"args": [".trae/skills/document-operator/mcp_server/server.py"]
}
}
}配置完成后，在 AI 对话中可以直接说：
"读取这份 word 文档 d:/report.docx"
"把第3段改成：项目已完成"
"在 excel 的 B2 填入 500"
"列出这个表格有哪些 sheet"
"把文档里所有的'旧系统'替换成'新平台'"
"从 data.xlsx 的 Sheet1 读取第2-50行的 A、C、F 列，存为临时表 tb1，然后保存到 extract.xlsx"
AI 会自动调用对应的 MCP Tool 完成操作。
# 克隆项目
git clone https://github.com/dai-zw/document-operator-mcp.git
cd document-operator-mcp
# 安装依赖
pip install -e .
# 启动 MCP Server（stdio 模式）
python -m document_operator_mcp.server
# 用 MCP Inspector 调试
mcp dev document_operator_mcp/server.pyTool | 用途 |
| 读取全文或指定段落 |
| 提取所有表格 |
| 修改 / 追加 / 插入段落 |
| 全文搜索替换 |
| 查看文档结构 |
Tool | 用途 |
| 读取 Sheet / 单元格 / 区域 |
| 写入单元格 |
| 列出所有 Sheet |
| 创建新工作簿 |
| 添加或删除 Sheet |
Tool | 用途 |
| 从 Excel 批量读取指定Sheet/行/列，可选存入内存临时表 |
| 查看内存临时表数据 |
| 将临时表保存为 .xlsx 文件 |
| 列出当前会话所有临时表 |
批量查询典型工作流：
query_xlsx("data.xlsx", sheet_name="Sheet1", start_row=2, end_row=100, columns="A,C,F", output_table_name="mydata")
get_temp_table("mydata") # 查看数据
save_temp_table("mydata", "output.xlsx") # 保存为新文件python-docx - Word .docx 操作
openpyxl - Excel .xlsx 操作
MCP Python SDK - MCP 协议实现
Word 仅支持 .docx 格式，不支持旧版 .doc
Excel 仅支持 .xlsx 格式
Word "分页" 操作为段落级近似（python-docx 不支持原生页码）
修改操作会直接保存到原文件，请注意备份
MIT
This server cannot be deployed
Create and manage documents, spreadsheets, and presentations from your AI assistant.
AI access to Quadratic spreadsheets: open files, run Python/SQL, query connected databases.
Connect AI assistants to Google Sheets through controlled tools for reading and updating rows.
Create real Word .docx files from your AI chat: proposals, quotes, contracts, statements of work.
