table-context-mcp
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., "@table-context-mcplist all tables"
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.
Table Context MCP Server
Excel 기반 테이블 정의서를 LLM(Claude, Vibe 등)의 지식으로 변환하는 MCP 서버
이 프로젝트는 데이터베이스 테이블 정의서(Excel)를 업로드받아 구조화된 JSON으로 관리하고, 이를 Model Context Protocol(MCP)을 통해 LLM에게 제공합니다. AI가 복잡한 업무 DB 구조를 이해하고 정확한 SQL 쿼리 작성 및 데이터 모델링을 지원합니다.
주요 기능
Excel ↔ JSON 양방향 변환: 엑셀 정의서 업로드 시 테이블별 고유 JSON 파일 생성, 역방향 엑셀 내보내기도 지원
프리미엄 웹 UI: Glassmorphism 디자인 대시보드에서 테이블 목록 조회 및 상세 스키마 확인
MCP 기반 LLM 연동:
list_tables,get_table_schema도구를 통해 Claude/Vibe 등이 실시간으로 DB 메타데이터 참조데이터 동기화:
tableStore/디렉토리를 중심으로 웹 서버와 MCP 서버가 데이터 공유
Related MCP server: Dynamic Excel MCP Server
기술 스택
Backend: Python, FastAPI, MCP SDK
Data Processing: Pandas, OpenPyXL
Frontend: HTML5, CSS3 (Glassmorphism UI), Vanilla JS
프로젝트 구조
table-context-mcp/
├── web_server.py # FastAPI 기반 웹 대시보드 및 API
├── mcp_server.py # LLM 연동을 위한 MCP 서버 (stdio 방식)
├── parser.py # Excel ↔ JSON 변환 핵심 로직 (Core)
├── tableStore/ # 변환된 JSON 데이터 저장소
├── templates/ # 웹 UI (index.html)
└── sampleFile/ # 기준 엑셀 양식 샘플 (TableDefinition_Sample.xlsx)시작하기
1. 가상환경 설정 및 의존성 설치
# 가상환경 생성
python -m venv venv
# 가상환경 활성화 (Windows)
venv\Scripts\activate
# 가상환경 활성화 (macOS / Linux)
source venv/bin/activate
# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt2. 웹 서버 실행
# 개발 모드 (파일 변경 시 자동 재시작)
uvicorn web_server:app --host 0.0.0.0 --port 8090 --reload
# 운영 모드
uvicorn web_server:app --host 0.0.0.0 --port 8090브라우저에서 http://localhost:8090 접속 후 테이블 정의서를 업로드하세요.
3. MCP 서버 (직접 실행 시)
python mcp_server.py
mcp_server.py는 stdio 방식으로 실행됩니다. MCP 클라이언트(Claude Desktop, Vibe 등)가 직접 프로세스를 띄우므로 별도 서버 실행은 불필요합니다.
MCP 클라이언트 연결 설정
Claude Desktop
설정 파일: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"table-context": {
"command": "C:/본인경로/table-context-mcp/venv/Scripts/python.exe",
"args": ["C:/본인경로/table-context-mcp/mcp_server.py"]
}
}
}
command에는 반드시 venv 내부의 python 경로를 지정해야 의존성이 정상 로드됩니다.
연결 확인 시 아래 Tool이 노출되면 정상입니다:
list_tables— 저장된 테이블 목록 조회get_table_schema— 특정 테이블의 컬럼/타입 스키마 조회
JSON 출력 예시
{
"table_name": "USER_INFO",
"entity_name": "사용자 정보 테이블",
"pk_columns": ["USER_ID"],
"columns": [
{
"column_name": "USER_ID",
"attribute_name": "사용자ID",
"data_type": "VARCHAR2(20)",
"is_pk": true,
"nullable": false,
"description": "사용자 고유 식별자"
}
]
}Author: Kim Jeong-Ung (2026-04-03)
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/windboyk0/table-context-mcp'
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