TableRAG
Click on "Install 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., "@TableRAGSearch for all orders where total > 1000 and show the evidence"
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.
TableRAG
TableRAG 将 .xls、.xlsx、.xlsm 和 .csv 文件夹构建成本地语义目录。它在
DuckDB 中保留精确记录,识别字段、规则和跨表关系,并通过 MCP、CLI 与本地 Web
工作台提供确定性的只读查询。
无需模型或 Embedding 服务。项目路径、表格约定和人工确认的领域知识都保存在 YAML 中,不会硬编码进 Python 包。
快速开始 · 工作原理 · AI 接入指南 · 配置参考 · 安全策略
为什么需要 TableRAG
表格使用中的问题 | TableRAG 的处理方式 |
AI 每次都要重新打开并解析大量工作簿 | 使用 SHA-256 增量索引,形成可复用的本地目录 |
不同文件的表头行和字段含义不一致 | 自动检测,并支持按 Sheet 显式确认语义布局 |
搜索结果脱离原始表格,无法复核 | 保留工作簿、Sheet、行、列和单元格证据 |
相似字段名容易形成错误关联 | 候选关系与人工验证关系严格分开 |
切换 Git 分支后配置数据互相污染 | 可选的分支隔离 DuckDB 目录 |
业务表格包含敏感数据 | 源表只保留在本地,TableRAG 永不修改源文件 |
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你会得到什么
精确记录查询、字段过滤、表发现、规则搜索和关系追踪。
跨 Schema、注释、规则、关系与记录的统一证据搜索。
验证候选主键,而不是默认第一列必然唯一。
显式规则和推断规则分别保存,并携带置信度与单元格证据。
可配置字段名、中文注释、英文说明、字段类型和项目元数据所在行。
从指定目录或自动发现的
strings/cn目录加载正式名称与本地化文本。Excel / WPS 保存后的防抖增量更新,以及单写入者索引队列。
字段级人工知识,区分候选、已验证和已废弃状态。
支持本地
stdio、Streamable HTTP 和兼容 SSE 的只读 MCP。用于范围确认、表格预览、布局修复、诊断、知识审核和构建的本地 Web 工作台。
工作原理
flowchart LR
A["表格文件夹"] --> B["范围与布局规则"]
B --> C["解析与诊断"]
C --> D["DuckDB 语义目录"]
K["人工验证的项目知识"] --> D
D --> E["CLI"]
D --> F["只读 MCP"]
D --> G["本地 Web 工作台"]
F --> H["AI 客户端"]目录中保存规范化记录、Schema 元数据、规则、关系、本地化信息和可搜索语义文档。 所有检索结果都能回到源表证据;TableRAG 不会写入源表。
快速开始
需要 Python 3.10+ 和 uv。
Windows 用户可以双击 start.bat 打开本地配置工作台,也可以直接执行:
cd C:\path\to\TableRAG
uv sync --extra dev
uv run table-rag init C:\path\to\spreadsheet-folder `
--output projects\my-project.local.yaml `
--name "My Project"
uv run table-rag web --project projects\my-project.local.yaml在 Web 工作台中依次完成:
确认数据目录、文件类型、递归范围、需要处理的 Sheet 和排除列。
预览工作簿,确认或修复语义行布局。
处理阻塞诊断,防止结构异常的表进入当前目录。
构建索引并复制生成的 MCP 配置。
需要自动化时可以直接使用 CLI:
uv run table-rag build --project projects\my-project.local.yaml
uv run table-rag doctor --project projects\my-project.local.yaml
uv run table-rag query --project projects\my-project.local.yaml --table item --id 1001
uv run table-rag rag --project projects\my-project.local.yaml --query "查找道具字段和记录"
uv run table-rag watch --project projects\my-project.local.yaml本地项目文件使用 .local.yaml 后缀,并已被 Git 忽略。
连接 AI 客户端
本地桌面客户端优先使用 stdio:
{
"mcpServers": {
"TableRAG": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:\\path\\to\\TableRAG",
"run",
"table-rag",
"mcp",
"--project",
"C:\\path\\to\\TableRAG\\projects\\my-project.local.yaml",
"--transport",
"stdio"
]
}
}
}本机 Streamable HTTP:
uv run table-rag mcp `
--project projects\my-project.local.yaml `
--transport streamable-http `
--host 127.0.0.1 `
--port 8765端点为 http://127.0.0.1:8765/mcp。除非外部已经配置身份验证、TLS 和明确的网络策略,
否则应始终保持 localhost 监听。完整交接、验证与查询路由见
AI 接入指南。
MCP 查询面
用途 | MCP 工具 |
项目与 Schema 发现 |
|
精确记录 |
|
语义检索 |
|
关系与解释 |
|
所有工具均为只读。规则会说明它是显式规则还是推断规则,并返回置信度和
orders.xlsx#Sheet1!F1 形式的源证据。
安全边界
源表是只读输入,TableRAG 永不修改源表。
本地项目 YAML、DuckDB 目录、基准原始输出和构建产物均被 Git 忽略。
Web 工作台只监听 localhost,并将预览路径限制在已确认的数据范围内。
表格显式规则、人工知识和统计推断始终可以区分。
已验证关系在进入普通语义搜索前,会对当前分支目录进行字段检查。
暴露 MCP 端点或分享仓库快照前,请阅读 SECURITY.md。
文档
文档 | 用途 |
可复制的 MCP 配置、验证步骤和查询路由 | |
数据源、布局、本地化、分支、Watcher 与项目知识 | |
开发环境、测试、PR 和数据安全规则 | |
私密报告方式和部署边界 |
开发
uv sync --extra dev --locked
uv run pytest
uv build
uv run python scripts\check_repository_secrets.py --include-untracked默认 VS Code 构建任务会运行测试并构建 wheel。CI 覆盖 Windows、Linux 和受支持的 Python 版本。
许可证
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
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