unifiles-mcp
Provides AI assistants with unified file operations via MCP, supporting Excel, PDF, Word, and SQLite file reading, writing, and querying.
README
unifiles-mcp
MCP server for unifiles - unified file operations library.
简介
unifiles-mcp 是一个基于 MCP Python SDK 官方 SDK 构建的 Model Context Protocol (MCP) 服务器,为 AI 助手提供统一的文件操作能力。它使用官方的 FastMCP 高级接口,封装了 unifiles 库的功能,支持 Excel、PDF、Word、SQLite 等多种文件格式的读取、写入、查询和管理。
功能特性
- ✅ 统一接口: 通过 MCP 协议提供标准化的文件操作接口
- ✅ 多格式支持: Excel (.xlsx, .xls), PDF (.pdf), Word (.docx), SQLite (.db, .sqlite)
- ✅ 类型安全: 完整的类型注解,基于 Pydantic V2
- ✅ 异步优先: 所有操作使用异步方式,提高性能
- ✅ LLM 友好: 优化的工具设计,减少调用次数
环境要求
- Python: 3.10+
- 操作系统: Windows 10+, Linux, macOS 10.14+
安装
从源码安装(开发模式,含测试与类型检查等依赖):
git clone https://github.com/Asheng008/unifiles-mcp.git
cd unifiles-mcp
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -e ".[dev]"
仅安装运行依赖:
pip install -e .
使用依赖锁文件安装(推荐用于生产环境):
pip install -r requirements.txt
若已发布到 PyPI:
pip install unifiles-mcp
快速开始
启动服务器
安装后可在终端直接运行:
unifiles-mcp
或从代码启动:
from unifiles_mcp.main import mcp
if __name__ == "__main__":
mcp.run()
使用 MCP 客户端连接
服务器启动后,可通过 MCP 客户端连接使用。以下为常见客户端的配置方式。
Cursor
在项目或用户配置的 .cursor/mcp.json 中加入(使用 PyPI 已发布包,需已安装 uv):
{
"mcpServers": {
"unifiles-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["unifiles-mcp"]
}
}
}
使用本地开发环境时,可改为指定 venv 中的 Python 与模块(将 D:\path\to\unifiles-mcp 替换为你的项目根目录):
"unifiles-mcp": {
"command": "D:\\path\\to\\unifiles-mcp\\.venv\\Scripts\\python.exe",
"args": ["-m", "unifiles_mcp.main"]
}
Claude Desktop / 其他 MCP 客户端
在客户端的 MCP 配置文件中添加上述 command 与 args(或对应客户端的等价配置),指向 unifiles-mcp 或 python -m unifiles_mcp.main 即可。具体配置路径请参考各客户端的 MCP 文档。
使用示例
Excel 文件操作
# 1. 检查 Excel 文件结构
result = await excel_inspect_file(
file_path="data.xlsx",
include_preview=True,
preview_rows=3
)
# 返回:文件信息,包括所有工作表名称、列名和预览数据
# 2. 读取工作表内容
result = await excel_read_sheet(
file_path="data.xlsx",
sheet_name="Sheet1"
)
# 返回:JSON 格式的工作表数据
SQLite 数据库操作
# 1. 检查数据库结构
result = await sqlite_inspect_database(
db_path="database.db",
include_preview=True
)
# 返回:数据库信息,包括所有表的结构和数据预览
# 2. 获取表结构
result = await sqlite_get_schema(
db_path="database.db",
table_name="users"
)
# 返回:字段名到类型的映射
# 3. 执行查询
result = await sqlite_query(
db_path="database.db",
sql="SELECT * FROM users WHERE age > :age",
params={"age": 18}
)
# 返回:JSON 格式的查询结果
PDF 文本提取
# 提取所有页面
result = await pdf_extract_text(
file_path="document.pdf"
)
# 提取指定页面范围
result = await pdf_extract_text(
file_path="document.pdf",
page_range=(1, 5) # 第 1 到第 5 页
)
Word 文档操作
# 1. 检查文档结构(上帝视角)
result = await word_inspect_document(
file_path="document.docx",
extract_images=False
)
# 返回:段落数、表格数、图片数等统计信息
# 2. 提取完整文本
result = await word_extract_text(
file_path="document.docx"
)
# 返回:文档完整文本(表格转为 Markdown)
# 3. 提取表格
result = await word_extract_tables(
file_path="document.docx",
output_format="md"
)
# 返回:Markdown 格式的表格
# 4. 写入文档
result = await word_write_document(
content="文档内容",
file_path="output.docx",
title="文档标题"
)
核心工具(v0.1.3)
Excel 工具
excel_inspect_file- 检查 Excel 文件结构("上帝视角")excel_read_sheet- 读取 Excel 工作表内容
PDF 工具
pdf_extract_text- 提取 PDF 文本内容
Word 工具
word_inspect_document- 综合检查文档元素("上帝视角")word_extract_text- 提取文档完整文本word_extract_tables- 提取文档中的表格word_extract_images- 提取文档中的图片word_write_document- 写入 Word 文档
SQLite 工具
sqlite_inspect_database- 检查 SQLite 数据库("上帝视角")sqlite_get_schema- 获取表结构sqlite_query- 执行 SQL 查询
通用工具
ping- 健康检查,返回pong表示服务运行中
开发
代码格式化与静态检查
# 激活虚拟环境
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
# 使用 black 格式化代码
black src/
# 使用 ruff 检查代码
ruff check src/
类型检查
# 使用 mypy 进行类型检查
mypy src/unifiles_mcp/
项目结构
unifiles-mcp/
├── src/
│ └── unifiles_mcp/
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py # MCP 服务器入口
│ ├── tools/ # MCP 工具
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── excel.py
│ │ ├── pdf.py
│ │ ├── word/ # Word 工具包
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── inspect.py
│ │ │ ├── extract.py
│ │ │ └── write.py
│ │ └── sqlite.py
│ └── utils/ # 工具函数
│ ├── __init__.py
│ ├── async_wrapper.py
│ └── validators.py
├── docs/ # 文档
│ ├── 01-API.md # API 文档
│ ├── 02-PYPI_RELEASE_CHECKLIST.md
│ └── 03-TESTING.md
├── .opencode/ # OpenCode 配置
│ └── rules/ # 项目规则
├── .cursor/ # Cursor IDE 配置(可选)
│ ├── commands/ # Cursor 命令
│ ├── rules/ # 项目规则
│ ├── skills/ # Cursor Skills
│ └── mcp.json # MCP 配置
├── LICENSE # MIT 许可证
├── publish_pypi.bat # Windows 发布脚本
├── publish_pypi.sh # Linux/macOS 发布脚本
├── requirements.txt # 生产依赖
├── requirements-dev.txt # 开发依赖(可选)
├── pyproject.toml # 项目配置
├── CHANGELOG.md # 更新日志
├── HISTORY.md # 对话与变更历史
├── AGENTS.md # AI Agent 开发规范
└── README.md # 本文档
文档
| 序号 | 文档 | 说明 |
|---|---|---|
| 01 | API.md | 详细的工具 API 说明和使用示例 |
| 02 | PYPI_RELEASE_CHECKLIST.md | 发布到 PyPI 前的检查与步骤 |
| 03 | TESTING.md | 测试指南(单元测试与集成测试) |
其他文档:
作者与维护者
- 作者:Asheng (
w62745@qq.com) - 仓库:https://github.com/Asheng008/unifiles-mcp
- 欢迎通过 Issues 或 Pull Request 参与贡献。
许可证
本项目采用 MIT License。
相关项目
- unifiles - 统一的文件操作库
- MCP Python SDK - Model Context Protocol 官方 Python SDK
- MCP 官方文档 - MCP Python SDK 完整文档
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。