用于数据分析的 MCP 服务器

此服务器主要关注工具。FastMCP 用于定义和运行服务器，以及将每个工具公开为端点。

功能

• 从桌面读取 Excel 文件
• 执行描述性分析
• 创建图表（例如，条形图、饼图、折线图、散点图、直方图和箱线图）

工具

列出 Excel 文件

Fileslist_excel_files(): 扫描桌面上的 .xlsx 和 .xls 文件，并返回文件名列表。

读取 Excel 文件

read_excel_file(filename, sheet_name=None): 从桌面读取指定的 Excel 文件。 默认情况下，如果未提供 sheet_name，则读取第一个工作表。 返回有关行、列、前 5 行的预览以及数据类型的基础信息。

分析 Excel 文件

analyze_excel_data(filename, sheet_name=None): 计算数字、分类和日期列的描述性统计信息。 如果适用，还会计算数字列的相关矩阵。

图表生成

这些工具中的每一个都从 Excel 文件读取数据，并使用 Matplotlib 生成图表。 这些图表作为 Image 对象（内存中的 PNG 数据）返回，并且可以由与 MCP 服务器交互的任何客户端在下游处理。

create_bar_chart(filename, x_column, y_column, sheet_name=None, title=None, limit=10)

create_pie_chart(filename, labels_column, values_column, sheet_name=None, title=None, limit=8)

create_line_chart(filename, x_column, y_columns, sheet_name=None, title=None)

create_scatter_plot(filename, x_column, y_column, color_column=None, sheet_name=None, title=None)

create_histogram(filename, column, bins=10, sheet_name=None, title=None)

create_box_plot(filename, columns, sheet_name=None, title=None)

MCP 服务器

当直接运行脚本时（即，python excel_analytics_server.py），它会启动 FastMCP 服务器并注册上述所有工具。 然后，支持 MCP 接口的客户端可以调用这些工具。

与 Claude Desktop 一起使用

前提条件

• 下载 Claude Desktop

步骤 1：将 MCP 添加到您的 python 项目

# 安装 uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 创建一个新的项目目录
uv init data_analysis_tool
cd data_analysis_tool

# 创建并激活虚拟环境
uv venv
source .venv/bin/activate

# 安装依赖
uv add "mcp[cli]" httpx

步骤 2：创建 MCP 服务器

• 将文件 excel_analytics_server.py 放置在目录 data_analysis_tool 下
• 运行

pip install "mcp[cli]" pandas matplotlib openpyxl

步骤 3：测试服务器

mcp dev excel_analytics_server.py

步骤 4：将 MCP 连接到 Claude

• 将此添加到您的 claude_desktop_config.json

"data_analysis_tool": {
      "command": "/Users/username/.local/bin/uv", # 记得更改用户名
      "args": [
        "--directory",
        "xxx/data_analysis_tool", # 将其更改为 data_analysis_tool 的目录
        "run",
        "excel_analytics_server.py"
      ]
    }

步骤 5：完成！

• 在 Claude 中尝试一下！

示例 1：

示例 2：

示例 3：